Jeff Dean 创业公司聚焦AI自我进化，与李飞飞同台讨论RSI边界

11月10日，在斯坦福大学 HAI 的一场公开活动上，离开 Google 的 Jeff Dean 首次系统介绍了新公司 Discovery Loop 的技术思路与研发进展，并与斯坦福大学教授、World Labs 联合创始人李飞飞就递归自我改进（RSI）展开对话。Jeff Dean 在 Google 工作 27 年，曾参与 MapReduce、Bigtable、TensorFlow、TPU 和 Gemini 等重要项目。

Discovery Loop 的目标是让 AI 不仅能解决问题，还能自己设计实验、验证结果，并从过去的研究中持续学习，实现科研全流程自动化。团队吸引了来自 Gemini、DeepSeek、Kimi 等模型项目的研究人员，也有参与 Go 编程语言项目的成员。公司成立前三周进行了约 400 场面试，团队中约 10% 的成员曾获 ACM 计算奖，另有约 10% 拥有国际信息学奥林匹克竞赛奖牌。

据 Jeff Dean 介绍，公司已开发出自己的 Agent Harness，建立起面向大规模 Agent 协作的基础设施，并运行着约 20 个自动化改进循环，主要用于研究如何提高实验效率以及怎样从历史实验结果中学习。他提出一个颇具野心的目标：让领域专家的生产力提高 20 至 50 倍。在其设想中，未来少数领域专家即可借助数以万计的 AI Agent 同时探索不同研究方向。

Jeff Dean 对大型技术团队的复杂性有切身体会：他曾管理 Google 一个约 600 人的团队，后来负责的 Google Research 和 AI 团队规模一度达到约 4400 人。他认为，传统大型工程将复杂问题拆解给不同团队后，会带来资源协调困难、实验结果难以整合、问题拆解方式难以更改等问题，未来可让自动化系统承担相当一部分工作。演讲后的对话则把讨论引向硅谷当前最具争议的概念之一——AI 能否实现真正的自我进化，以及这种进化是否存在物理极限。