剧情跌宕起伏。日前，因病从 Thinking Machines 裸辞的联合创始人翁荔，在短短 48 小时内闪电回归 OpenAI。
据 The Information 报道，这位北大校友将重返老东家，亲自挂帅领导「递归自我改进」（RSI）新模型的研发团队。
这一极限操作引发业界广泛关注，被网友感叹为“编都编不出来的剧情”。
裸辞仅 48 小时，光速回归 OpenAI
事件源于两天前翁荔发布的一份离职声明。她表示，在过去 7 个月中遭受了严重的病痛折磨，尽管试图休病假，但面对公司冲刺 Inkling 发布的压力，内心充满愧疚，最终决定离开。
在过去 7 个月里，自己经受了人生中最严重的一段病痛折磨。
翁荔当时透露，下一份工作将寻求职责明确的岗位，不再担任联合创始人角色。然而仅仅两天后，其新东家便正式揭晓为 OpenAI。
挂帅 RSI 团队，押注 AI 自我进化
OpenAI 发言人已向商业内幕（BI）证实，翁荔将领导一个专注于「递归自我改进」（RSI）的团队。该方向的核心在于利用 AI 研发 AI，加速模型设计、训练及评估的全流程。
此举符合 OpenAI 既定的战略蓝图。首席科学家 Jakub Pachocki 曾指出，打造全自动「AI 研究员」是未来几年的核心目标。内部时间表规划如下：
- 第一阶段（2026 年 9 月）：实现「自主 AI 研究实习生」，能独立解决少量具体研究问题；
- 第二阶段（2028 年 3 月）：构建全自动多 Agent 研究系统，具备提出假设、设计实验及得出结论的能力。
在技术路径上，OpenAI 聚焦于底层算法迭代与提升「测试时计算」能力。翁荔的任务并非开发下一个 GPT 版本，而是构建一条能够自动进化、量产模型的超级流水线。
理论奠基：一篇博客预示方向
OpenAI 重用翁荔早有伏笔。三周前，她在个人博客发表了题为《Harness Engineering for Self-Improvement》的长文，深入探讨了 RSI 概念。
文章梳理了从 1965 年 I. J. Good 提出的「超智能机器」到 2008 年 Yudkowsky 定义的反馈回路历程。翁荔强调，当前的 AI 自我改进不应局限于模型权重的自我改写，更现实的切入点是工程化的「Harness」（脚手架），包括规划、工作流、上下文管理及持久化存储等外围系统。
她指出，当前 Agent 应用的可靠性更多依赖于精心设计的工程架构，而非单纯的模型能力提升。这一观点如今已转化为她的核心工作职责。
从魔方到 ASI：翁荔的进阶之路
翁荔的职业生涯始于数学与复杂网络研究。2004 年获全国高中数学联赛陕西省一等奖，随后考入北京大学信息管理系，并在印第安纳大学布卢明顿分校获得博士学位。
加入 OpenAI 前，她曾在 Facebook、Dropbox 及 Affirm 等公司任职。2018 年入职 OpenAI 机器人团队期间，她是教机械手单手复原魔方项目的核心贡献者，该项目曾是当年最具影响力的 AI 演示之一。
2021 年，随着 OpenAI 重心转向大模型，翁荔组建并领导应用 AI 研究团队。GPT-4 发布后，她从零搭建了 Safety Systems 团队，规模发展至 80 余人。2024 年 8 月，升任负责安全的研究副总裁，同年 11 月宣布离职创业，联合创办 Thinking Machines。
此次回归，距离其离职仅两年时间。值得注意的是，Thinking Machines 六位联合创始人中已有四位离开，其中三人均选择重返 OpenAI。
展望 2026：AI 量产 AI 的奇点时刻
翁荔的回归标志着 OpenAI 对人工超级智能（ASI）路径的再次重注。当 AI 外层的工程架构（Harness）完善，且 AI 开始自主研发下一代模型时，人类在研发流程中的角色将被重新定义。
若 RSI 团队能在 2026 年如期交付「自主 AI 研究实习生」，大语言模型的迭代将摆脱对人力的依赖，迈向指数级爆发的技术奇点。
参考资料：
https://www.theinformation.com/briefings/thinking-machines-cofounder-return-openai
编辑：桃子
