#745.AI自我加速：能力进步快，不等于研究全面提速，中美 AI 差距

跨国串门儿计划 · Sep 29, 2026 · 53m

📝 本期播客简介

本期我们克隆了：Interconnects AI

原内容更新时间：2026-09-22

两人还把问题落到具体处：AI 研究提速的瓶颈在哪里，机器人能否推动工业爆发，中国顶尖实验室与美国前沿实验室差多远，蒸馏能解释多少差距？谈到模型安全时，他们也没有给出简单结论，而是拆解开放模型、封闭模型和安全防护各自带来的风险。

👤 本期嘉宾

JS Denain 是 Epoch AI 高级研究员，负责 Insights Team。他参与追踪和分析 AI 能力进展、中美实验室差距等问题

⏱️ 时间戳

00:16 RSI与能力加速

14:40 机器人与现实扩张

19:22 中国模型与追赶路径

38:32 模型安全与滥用风险

46:46 Epoch方法与训练配方

🌟 精彩内容

💡 Codex 用得更多，不等于爆发将至

OpenAI 公布的数据显示，研究人员在 Codex 上的支出每月翻倍，但过去他们也大量使用 ChatGPT，单看 Codex 很难判断实际增量。这个趋势说明研究人员可能从中获益，却不足以证明几个月后就会出现软件智能爆发。

"我不觉得这能有力证明 6 个月后就会出现软件智能爆发。"

💡 个人提效不等于公司提速

AI 可能让研究人员完成实验的周期缩短到原来的十分之一，但整体科研产出还受算力、团队协作和战略决策限制。一个研究员效率提高十倍，不代表 Anthropic…