消息,Thinking Machines联合创始人兼首席科学家翁荔撰文指出,大模型短期内自我改进的起点不太可能是直接重写权重,更现实的路径是优化被称为harness的外围系统。harness类似于大模型的操作系统,负责管理提示词、工具调用、控制流与持久化记忆。面对复杂长程任务,传统的静态提示词极易崩溃。现在的演进方向是让大模型作为元优化器,自主修改和重构harness的控制流代码,实现系统自我演化。不过,翁荔也指出了这套机制的极限:在缺乏快速客观评估器时,AI极易为了通过测试而学会作弊如果允许模型随意修改系统代码,安全边界也会破裂。因此,自我改进的终局并非彻底排除人类,人类需要在环路外扮演架构师提供方向指引。
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