編輯 | 云昭
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
在過去兩年，大語言模型幾乎定義了整個 AI 發展的節奏。但有個問題一直沒變：模型再強，也不會自己學習。每次要讓它掌握新知識，都必須人工投喂數據、重新訓練。
MIT 的研究團隊最近在 arXiv 上發布了一篇論文，提出并實測了一個框架 —— SEAL（Self-Adapting Language Models，自適應語言模型）。
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炸裂之處在于，它能讓語言模型自己生成微調數據與更新指令，自行優化自己的權重。
這還沒完，一位X用戶還爆料這篇文章的部分作者，已經加入了OpenAI團隊，暗示了未來的GPT-6的走向：凍結權重時代結束了，如果GPT-6真的融合了這套機制，一個隨著世界變化而持續自我進化的模型，真的要來了！
部分 SEAL 論文的研究者目前已加入 OpenAI。這絕非巧合。
SEAL 的架構讓模型具備以下能力：
? 從新數據中實時學習
? 自我修復退化的知識
? 在多次會話之間形成持久的“記憶”
如果 GPT-6 真的整合了這些機制，它將不只是“使用信息”，而是會吸收信息。
一個能隨著世界變化而自我進化的模型，一個每天都在變得更好的系統。
這可能意味著——持續自學習 AI 的誕生，也是“凍結權重時代”的終結。
歡迎來到下一個時代。
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不過小編在此聲明：此為推測，只代表一種可能。最終還是要看OpenAI如何出招。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2506.10943
代碼也在計劃開源中：https://github.com/Continual-Intelligence
先來看看這套框架究竟厲害在哪里？
強如GPT-5，依舊是凍結模型
可能大家有一種錯覺，就是很多許多人誤以為GPT-5已實現連續學習，但事實并非如此。一位博主透露，自己每個月都需要為此解釋2-3次，來澄清：當前模型權重都是靜態的，無法實時更新。
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它們能理解世界，但無法真正“更新自己”。如果要讓大模型每次適配新任務，都需要人工再微調一次。
而 SEAL 的目標，就是是讓模型擁有持續吸收與整合知識的能力。
SEAL 框架厲害之處：讓模型自我編輯指令
SEAL 的核心是「自我編輯（self-edit）」。
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給定新的輸入，模型會產生自編輯——這一生成過程可能以不同的方式重構信息、指定優化超參數，或調用數據增強和基于梯度的更新工具。通過監督微調 (SFT)，這些自編輯會產生持續的權重更新，從而實現持久的自適應。
簡單講，當模型遇到新信息時，它會自己生成一段“訓練指令”，告訴自己：
- 如何重組信息；
- 用哪些超參數優化；
- 是否生成新的合成樣本。
這些自我編輯會觸發一次監督微調（SFT），模型再根據任務表現，強化成功的編輯策略。（沒錯，還是通過強化學習的方法生成這些指令，并且以更新后的模型表現作為獎勵信號。）
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SEAL 框架概覽：在每一次強化學習（RL）的外層循環中，模型會生成候選的“自我編輯”——也就是關于如何更新權重的指令。隨后，模型根據這些指令執行相應的權重更新，在下游任務上評估性能，并利用得到的獎勵信號來優化自我編輯的生成策略。
整個過程由一種輕量級強化學習算法 ReST-EM 控制，形成「生成 → 更新 → 評估 → 強化」的自學習閉環。
實驗結果：超過GPT4.1合成數據訓練、小樣本學習任務成功率高達72%
而且，這套框架已經成功在實驗任務中得到有效驗證。團隊進行了兩類任務的實驗。
1. 知識整合：讓模型從一段新文本中吸收事實性信息，使其在后續問答中無需原始文本也能正確回答相關問題。
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2. 小樣本學習（Few-Shot Learning）：在 ARC 基準測試的子集上，模型需從極少量示例中泛化，通過自主生成數據增強與訓練配置來解決抽象推理問題。
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這兩項實驗任務表明，SEAL框架確實取得了最佳性能表現。
- 知識整合：兩輪自學后，準確率從 32.7% → 47.0%，甚至超過了 GPT-4.1 合成數據微調的模型。
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- 小樣本學習：從 0% → 72.5%，模型學會自己選增強方式和超參。
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這個任務的對比最為明顯。無自我編輯：0% 成功率，而未訓練自編輯：20%，而SEAL 完整訓練后：成功率竟然高達 72.5%。
很顯然，這套“自我編輯指令”的框架，奇跡般地讓模型真的學會了如何自我改進。
局限：災難性遺忘
新成果往往伴生著新問題。
論文中，團隊發現一個了一個棘手的問題，即反復自我編輯會導致災難性遺忘：學新任務的同時，舊知識可能被覆蓋。對此，研究者提出幾種潛在方案，如經驗回放、受限更新、表征疊加等。
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下一步：自我演化智能體
MIT 團隊希望未來的模型能學會判斷：
“什么時候該更新，什么時候不該動。”
也就是說，模型會在推理中決定是否執行自我編輯，把臨時推理轉化為持久能力，為“會自己演化的智能體”鋪路。
寫在最后：GPT-6大概率會是什么樣？
大家希望AI可以自我進化，可以說是一個很古老的愿望了。而本文中，MIT的SEAL框架可以說讓這個愿望又向前推進了一步：模型可以自行根據外界變化自我編輯SFT指令，想想都有點恐怖。
模型直接從“被訓練的工具”化身“能自我訓練的系統”。怎么說呢？這是要搶“AI工程師”的飯碗嗎？
那么，OpenAI下一款的GPT-6什么進度呢？
按照OpenAI的發布節奏來看，大概率GPT-6至少也得明年一季度了。（今年夏天剛發的GPT-5。大版本的發布至少半年起。）
雖然，我們還不能確定，OpenAI最終會如何定義GPT-6的走向，但按照去年奧特曼的5級規劃來看，小編認為有兩種可能。
保守的結果，則是L3級別。即自主智能體。
AI 不只是回答問題，而是能在指令下自主行動（agent），處理一系列任務，可以調整策略、尋求幫助、完成較復雜／跨步驟的工作
激進點的話，GPT-6 可能的主打方向，就是奧特曼最近在采訪中時不時提到的：AI創造新知識。即“L4 Innovators”，創新者／發明者的角色。創新與創造性輸出，是這一階段的典型特征：
在沒有人類持續監督或指導的情況下，能提出新想法、發明新事物、解決未知領域的問題，能超出已有知識／訓練數據的范疇。
而這種超出已有知識/訓練數據的創造與創新已經跟本文討論的“自我演進”的SEAL框架了。
總之，拭目以待吧。AI全面超越人類的未來已經不遠了！
