IXThinker·2025-07-10 09:30MIT推SEAL自適應框架 模型自生成訓練數據
麻省理工學院研究人員提出自適應語言模型框架SEAL，讓大模型自行生成微調數據與更新指令來適應新任務，在少樣本學習與知識整合等測試中表現突出，為模型部署後的持續自我進化提供新路徑。
部署後的微調難題
大模型經過海量文本預訓練後，已能勝任多數語言理解與生成任務，但要部署到特定場景、整合新信息或學習新推理技能時，往往仍需人工標註數據進行微調，成本高昂。
這種依賴使模型的能力更新受制於數據供給節奏，難以即時吸收新知識。MIT團隊據此提出一個問題：模型能否自己生成訓練數據與學習方法，實現對新任務的自適應？
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