自动化实验真正改变的，不只是速度，也改变了研究中最稀缺的东西：提出好问题的能力。若前提错了，系统越快，越可能把错误假设拆成更多变体，再用整齐的数据和图表把它… · @fireandstart · TwKit

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自动化实验真正改变的，不只是速度，也改变了研究中最稀缺的东西：提出好问题的能力。若前提错了，系统越快，越可能把错误假设拆成更多变体，再用整齐的数据和图表把它包装得更像进展。此时“多跑几轮”并不能纠偏，只会让错误更高效。 所以我理解这条帖子的关键，不是让 AI 无止境地自我改进，而是要求它能察觉优化目标正在失灵：当前指标是否已经成了瓶颈？它与我们真正想解决的问题还一致吗？如果不一致，系统能否暂停沿旧指标冲刺，回到问题定义和证据本身，提出新的可检验方向？ 这也让递归自我改进的评估变得更具体。除了看它能否更快提升既定分数，还要看它是否会发现分数与目标脱节、能否说明为何改换方向，以及新假设能否被独立验证。否则，能力增长可能只是更强的局部搜索。研究自动化的价值，最终不在于把循环加速到极致，而在于让每一轮都更接近真实问题。

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