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2025-10-19 0
SEAL框架如何让大模型自我进化？对比谷歌、Meta技术差异
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2025年10月17日 07:36 3
cc
MIT最近整出个大动静，他们搞的SEAL框架，居然让大模型学会自己迭代自己了。
以前AI想更新知识、适应新任务，都得靠人手动喂数据、调参数，现在SEAL一出来，模型自己就能生成微调数据和指令，甚至能自己优化权重，完全不用人工插手。
这事儿在AI圈里不算小突破，毕竟以前咱们总说“AI再强也得靠人管”，现在看来，这话可能要改改了。
本来想先掰扯SEAL的原理，但后来发现光说原理太干，不如先看看它在实验里的表现，毕竟好不好用，数据说了算。
SEAL主要测了俩任务，一个是“记新知识”的知识注入，另一个是“学新技能”的小样本学习，结果都挺出人意料的。
从实验看真章：SEAL咋搞定“记知识”和“学技能”？
先说说知识注入实验，研究者用了Qwen2.5-7B模型，还有SQuAD数据集里的段落和问题。
简单说就是给模型一段新文字，不告诉它答案，让它自己生成训练数据、自己微调，最后再考它答题。
一开始我以为，模型自己瞎琢磨肯定不如用现成数据，结果还真不是。
原来Qwen模型直接答也就3成多准确率，用原文微调也就高一点，就算用GPT-4.1生成的高质量数据，也就4成多。
可SEAL一上，准确率直接冲到47%，比GPT-4.1的还高。
更厉害的是，用200段长文本测试时，SEAL准确率居然有58.2%，这说明它不光能处理短文本，大规模数据也能hold住。
再看小样本学习实验，这次用的是LLaMA-3.2-1B-Instruct模型，测的是ARC任务，简单说就是给模型几个图形变换的例子，让它自己找规律，再预测新图形。
本来想这任务没人教方法，模型肯定懵，结果SEAL让模型先自己定训练方案，再微调。
最后成功率居然有72.5%，要知道直接给固定提示，模型准确率是0，随机试的话也就20%。
虽说没到人工设计最优方案的100%，但对一个能自己摸出门道的模型来说，这成绩已经很能打了。
看完SEAL在实验里的表现，估计有人好奇了：这玩意儿到底是咋运作的？能让模型从“等着喂”变成“自己吃”。
其实SEAL的逻辑不算复杂，有点像咱们自己学习的过程，先想清楚怎么学，再动手学，学完还得复盘调整。
它分内外两层循环，外层是“定计划”，模型拿到新信息比如一段文本、几个任务例子，会先生成一个“自我编辑指令”。
这指令不是代码，就是普通自然语言，比如“要提取这段里的关键知识点，生成5个问答对，用0.001的学习率调3轮”。
内层就是“执行计划”，模型照着指令生成训练数据，可能是问答对，也可能是信息重述，然后用LoRA技术微调参数。
调完之后马上做题测试，得分高低会反过来优化下次的“学习计划”。
这里得提一嘴它用的ReSTEM算法，跟常见的强化学习不一样。
它不直接算梯度，而是先让模型生成好几个“学习计划”，每个计划都试一遍，只留下能提分的。
然后用这些好用的计划再训练模型，让模型下次更会定计划。
这种“试错筛选”的思路挺实在，比硬算梯度稳定多了，也更适合大模型。
SEAL自己本事不小，但AI圈里也不是就它一个在搞自主进化。
谷歌有个ReasoningBank，能让模型记成功经验，但得靠人设计“该记啥”，Meta的LLaMA3参数量大，还能处理多模态，可更新知识还是得人工微调。
这么一对比就看出来了，SEAL的优势就是“全自主”，不用人帮着定方向、喂素材，自己就能把事儿办了。
好用归好用，SEAL想落地还得迈两道坎
这“全自主”的能力，往医疗、金融领域一放，价值就显出来了。
比如医疗指南更新快，以前模型得等人工整理数据再微调，等调好可能都过去好几个月了，现在SEAL能实时学新指南，自己更参数，医生用的时候拿到的就是最新的建议。
金融领域也一样，新合规政策出来，SEAL能自己解析政策，生成训练数据，帮银行调风控模型，省不少人工成本。
但话说回来，SEAL也不是没缺点。
第一个坎就是“忘事”，学了新东西容易把老知识忘了，目前十轮学习后遗忘率控制在14%，简单领域还行，复杂领域比如法律、医疗，这点遗忘可能就出问题。
搞不清以后会不会借鉴人脑“睡眠巩固记忆”的机制来改进，不过现在能做到这个水平，已经算不错了。
第二个坎是伦理风险，模型自己生成训练数据，万一生成了错误信息甚至恶意内容咋办？很显然，得加道“双审核”，AI先筛一遍，人再盯一遍。
而且欧盟已经把这种自主进化的AI归为“高风险”，要求必须记更新日志，出了问题能追溯。
这也能理解，毕竟AI自己说了算，没人盯着总怕出岔子。
如此看来，SEAL确实标志着大模型从“被动工具”变成了“主动学习者”。
以前咱们总说AI“智能”，更多是指它算得快、记得多，现在它能自己规划学习路径、优化能力，这才是真的往“自主智能”靠了。
虽说还有遗忘、伦理这些问题要解决，但MIT这一步算是走对了。
以后再结合OpenAI的“蒙特利尔计划”这些项目，说不定真能迎来一个AI自己进化、自己适应世界的新时代。
SEAL不是终点，但它确实给AI的未来指了个新方向，与其总想着“人怎么教AI”，不如想想“怎么让AI自己学”。
这思路要是走通了，以后的AI可能真就不是咱们印象里“等着喂饭”的样子了。
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