François Chollet：用科学理解 AI 的递归自我改进

François Chollet 于 2026 年 10 月 9 日提出，可把科学视为一种递归自我改进的智能系统，用来理解 AI 的递归自我改进，关注价值在于把技术讨论放入知识生产、验证和工具改进的长期循环中。

• 这一条目属于概念性观点，不是对某个产品性能或实验结果的报告。
• 科学活动通过提出假设、设计实验、积累证据和修正理论持续推进，确实具备迭代特征。
• 将科学与 AI 递归自我改进类比，有助于讨论反馈回路、工具使用和研究效率，但二者的主体、目标和约束并不相同。
• 关于投入呈指数增长而产出线性增长的说法，需要具体成本、产出指标和时间序列支持，不能仅凭观点概括为普遍规律。
• 影响/看点：该框架可能帮助研究者区分“系统能自我修改”与“系统能持续产生可验证进步”；其解释力取决于能否提出可检验的指标和反例。
• 资料依据:
• X：François Chollet（2026-10-09）：https://x.com/fchollet/status/2108617137241911723

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