从“手搓”AI到“AI造AI” 大模型自进化驶入快车道

人工智能大模型的能力正飞速迭代，破解一个个千禧年数学难题，不断打破人类科研能力的边界，这背后靠的是模型的一种自我进化的新能力。近期，上海人工智能实验室一群“00后”学生，靠着用模型研发模型的新范式，十几个小时就从零开发出了一个天气预报大模型。从几个月到几周，从大团队到“00后”年轻人，大模型的自我迭代正在改变科研方式。

模型自进化：

十几个小时即可“上新”

在上海人工智能实验室，记者看到了一个天气预测模型。智能体在清一色“00后”学生组成的科研小组的指导下，设计出了一个参数量超过4亿的骨干网络，完成超45000步训练，学习了69个气象变量随时间的演化规律。最终，训练出的AI能在1分钟内预测未来一周的全球天气。

团队介绍，这套系统是由智能体经过多轮工具调用、模型训练和评估迭代，自主搭建完成的，实际运行过程约十个小时就完成了一个气象模型的搭建。而传统的这套技术流程，则需要数月甚至上年的研发时间。

不仅仅是这种专业模型，连通用大模型都可以快速研发完成。在北京中关村学院，7位非人工智能专业的“00后”，三个月就完成了一款前沿通用模型的研发。

团队给记者展示了大模型自主干活儿背后的奥秘，就在后台页面上一张密密麻麻的图表里。

中关村两院未来实验室负责人何纪言：你看到的复杂的网络，其实是有一个智能体在指挥着各种各样的子智能体。就像一个大型团队一样，我们七八个人的小团队其实组建了一支几百个智能体的大军团。

这个庞大的智能体网络里，有专门负责调研的，有写代码的，有跑实验的，也有专门分析结果的。原本需要人一步步盯着的活儿，现在交给这些子智能体就可以自主完成，而学生们需要做的就是明确好需求，把控好技术方向。

中关村两院未来实验室负责人何纪言：如果以往我们要去做这个事儿，可能就会为每一个方向都分配一名技术的负责人，并且组建一个比较大的科学家和工程师的混编团队。今天来看我们更多的是找好，比如说对于基础设施、架构、算法、数据，我们的需求是什么？我们把它做好验证，做好可验收的标准，并且给AI布置好任务之后，其实可以去开更多的多智能体，可以去用更大规模的人工智能的智能体来帮助我们去完成这些任务。

大模型如何突然能“自学成才”？

从人类工程师主导研发，到人类引导模型自主自进化，模型研发如何驶入了快车道？模型自己造自己需要几步？

“让AI自我进化”的想法早就有了，为什么直到今天，模型自进化才真正迎来爆发？

我们可以先看看过去人类“手搓”一个AI模型有哪些流程——找数据、搭架构、写代码、跑训练，最后还要测试。如果结果不理想，就得回头找原因，继续调整。而过去两三年里，这个流程里几块关键的“技术拼图”逐一被AI攻克。

首先是代码能力的蜕变。大模型能够写出可运行的代码，并且这一能力还在不断提升。

有了写代码的“脑子”，还得有“手和脚”，这就是第二块拼图：工具调用能力。智能体技术快速成熟后，模型开始能够调用外部工具，执行系统命令，读写底层文件，甚至多智能体协同，组成庞大的“数字员工团队”。

接下来是长程任务能力，它让AI拥有了耐心与统筹力。如今的模型已经能够在一项复杂的任务中，维持数小时甚至更长时间的上下文记忆。它学会了像人类一样，把一个庞大的目标拆解成多个小步骤，并在执行过程中根据反馈不断调整策略，完成了从单步问答向长程执行的关键跃迁，这让AI有了独立接手复杂研发任务的底气。

最后是补全闭环的第四块拼图，就是评估能力。在这个自我迭代的循环中，AI必须能自己当裁判，判断出每轮迭代是否正确，是否有价值。

能写、能做、能坚持、能判断，当这四项能力叠加在一起，模型自进化的齿轮终于全面咬合。它不再仅仅停留在学术论文的猜想里，而是已经成为当下真实发生且加速发展的工程革命。

国外某头部大模型公司公布的一项内部实验数据显示，在训练小型AI的任务中，模型的研发加速倍率已经从2025年5月的3倍，一路狂飙到了2026年4月的52倍。而上海人工智能实验室调研显示，在模型自进化项目中，90%的工作都是由AI参与完成的。

上海人工智能实验室双聘副研究员、复旦大学副教授桂韬：我们发现，AI在写代码、分析结果，然后帮我们提方案，它实际上已经发挥非常重要作用，甚至是不可取代作用。但是我们要研究什么问题，最终选取哪个方向去做进一步的拓展，以及模型产生的结果是否可信，甚至我们用AI帮我们分析结果，我们是否觉得它分析的正确，这都是要人去做最终决定的。

模型可自进化

信息安全挑战升级

作为一个工具，随着自我进化能力的提升，大模型能干的事儿越来越多，也越来越强。如何安全放心地把工作交给模型办，正成为全行业正在攻关的难题。

记者访问了一个智能体研发团队，他们正在为用户打造一款本地就能使用的智能体应用。而之所以要将智能体放在本地，就是为了应对个人隐私过度暴露等安全风险和问题。

某智能体研发团队负责人 郭权玮：你不可以让AI有这么大的能力去控制你的电脑或控制你的整个系统，所以我们会把整个安全的沙箱做得非常严格，甚至可能是物理去隔离。如果每个都靠AI自己去做，它会觉得自己做的都是对的，所以这时候你就会需要一个验证器，它才会去改进。

虽然目前模型的设计和研发还没有百分百依赖AI，但这已经是一个不可逆转的趋势，并且自动化研发的比例仍在不断提升。专家表示，随着模型自进化能力的增强，对智能体的安全能力提出了更高的要求。

中国信通院人工智能研究所副总工程师 王蕴韬：因为随着模型自我进化，相关的错误会沉淀下来并持续传播。而一次恶意干扰就可以被永久写进系统，一代一代自我放大，还能在多个智能体之间传播，攻击者甚至不需要持续在场。

专家介绍，模型自进化能力提升要求一种全新的开发方式，将安全检查、监督和开发更加紧密地融合在一起，而不是先开发、后检测。我国的相关机构也正在跟进和加紧出台各类评测，适配新技术带来的新挑战。

中国信通院人工智能研究所副总工程师 王蕴韬：中国信通院也正在开展包括智能体失控、自主网络攻击等系统的评测。同时，进一步强化国际合作，已经联合30余家单位开展了十余轮的评测，针对22家企业121款产品进行了相关的测试。

责编：唐煜斯

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来源：央视新闻客户端