Codex 负责人 Tibo：OpenAI 的递归式自我改进，从基础设施优化开始

OpenAI Codex负责人Tibo近日透露，该公司正从基础设施优化入手推进递归式自我改进。该策略聚焦于提升AI系统自身的开发与运维效率，而非直接追求模型能力的跳跃式提升。Tibo表示，通过让AI参与优化其底层训练与推理基础设施，可形成持续迭代的闭环，为未来更复杂的自我改进奠定基础。此举被视为OpenAI在通往通用人工智能道路上，对工程实践与安全可控性平衡的一次关键布局。相关技术路径与阶段性成果尚未完全公开，但已引发业界对AI自主进化节奏的广泛讨论。