文婷 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
好家伙，斯坦福直接把AI圈最火的“自进化AI”开成课了！
消息一出，这门课迅速被奉为Agent学习的新晋资源宝库，惊叹声刷屏：
质量太惊艳了！
又一座金矿，感谢公开！女士们先生们，斯坦福刚刚发布了一部杰作！
还有的网友感叹：
至少我们还有斯坦福，谢谢。
太能理解大家的兴奋了，我看完整堂课的感受也是两个字：“绝了！”
当行业还在争论Agent能不能自己反思、自己纠错、甚至越用越聪明时，斯坦福的两位实战派教授Dr.Aakanksha Chowdhery和Azalia Mirhoseini已经把这个问题拆成了一门完整的教学课程CS329A《自我进化AI智能体》(Self-Improving AI Agents)：
在更大规模的模型中，思维链会表现得更好。用“三步法”即可养成一个能听懂话的AI。可以像让猴子敲出莎士比亚一样，简单粗暴地提升AI能力。通过堆尝试次数，小模型也有机会触达前沿大模型能力的天花板。可以让模型形成一套“生成答案-验证结果-筛选经验-继续训练”循环，以便持续实现自我检查和进化。生成大量内容并不稀奇，可靠反馈才是闭环能否跑起来的关键。智能体的执行力越强，验证就越重要。全程高密度输出，知识点密到需要暂停消化，但每跟上一段都觉得“这时间花得值爆了”！
我们火速把第一讲的内容梳理了出来，快来围观吧！
为什么要扩大模型规模？故事还要从大模型最熟悉的成长方式说起。
过去几年，AI行业验证出一条朴素又昂贵的规律：随着计算量、训练数据和模型参数规模增加，测试损失通常会下降，模型在自然语言和推理等基准上的表现也会提高。
从15亿参数的GPT-2，到1750亿参数的GPT-3，再到5400亿参数的PaLM，大模型的体量一路膨胀，背后正是这条缩放定律。
△缩放定律：计算量、数据和参数规模增加时，模型损失通常下降
后来，随着模型规模逐渐扩大到一定程度后，模型开始展现出一定的零样本学习和少样本学习能力——只要给大模型一句说明，或者展示几个例子，它就能把从未见过的内容按要求处理。
△为什么继续扩大LLM：性能、少样本学习与能力涌现 △为什么继续扩大LLM：性能、少样本学习与能力涌现
△零样本学习与少样本学习示例
与此同时，模型思维链的能力也开始显现。你只把题目和答案丢给它，它可能学不会；但你如果能把中间的推导过程也一并奉上，那它处理新问题的成功率就会大大提高。
能力涌现，也就是从这里开始变得具体。
△思维链提示的基础示例
△思维链能在更大规模的模型中表现更好
模型规模的扩大，确实让它掌握了语言规律与海量的世界知识，解决了“它会不会”的问题。
但这时候的模型依然揣摩不明白用户的真实意图，也无法自主判断回答是否准确、安全和有用。
于是，行业开始用三步法给大模型补课。
能听懂人话的AI该怎样养成？教授认为，ChatGPT现象级的用户增长与能力跃迁背后，并非单纯依赖参数规模的堆叠，而是源于以下三个关键训练阶段的层层递进：
1、预训练：
模型通过海量文本学习语言结构与世界知识，掌握“预测下一个Token”的能力。但此时的它，更像一位饱读诗书却不懂沟通的学者。
2、高质量数据与指令微调：
研究人员一方面用清洗后的高质量语料为模型“提纯”知识，另一方面将“指令-问题-回答”构造成训练样本，教会模型识别任务格式，真正理解用户意图。
△高质量数据微调：从预训练模型到能力提升
△指令微调：用指令、问题和答案构成监督样本
3、RLHF（基于人类反馈的强化学习）：
研究人员先让模型对同一问题生成多个回答，再由相关领域的专家评选出更准确、有用且安全的版本；随后，这些偏好数据会被用于训练“奖励模型”，并由其引导大模型持续优化输出。
△以人类偏好训练模型的整体流程
△RLHF：从偏好比较到奖励模型，再用奖励优化生成
至此，大模型完成了第一次身份转变；它不再只会机械地补全文字，而是真正“听懂”了人话，让对话有了温度与默契。
△ChatGPT之后的关键技术节点与用户增长对比
如何简单粗暴地提升AI能力？讲到如何最简单粗暴地提升AI能力时，教授有点损地打了个比方：
其实就像让猴子不停地敲打字机，只要尝试足够多次，总有机会敲出莎士比亚。
△Large Language Monkeys：重复采样、验证与选择
这恰是推理时扩展的核心思路（Test-Time Compute Scaling）：不修改模型参数，不换模型，只是在回答时多花算力——通过让模型生成多个候选方案并择优筛选，以换取更高的回答质量。
一次不行，那就来100次；100次不行，那就来10000次！直到成功为止。
△从预训练、后训练到推理时扩展：能力提升的新轴
论文Large Language Monkeys实验里有个让人大跌眼镜的发现：一个只有20亿参数的小模型Gemma-2B，做编程题单次尝试的成功率只有0.02%——基本等于瞎蒙。
但神奇的是，让它连续答1万次后，成功率竟然飙到了7.1%，暴涨了300多倍！
更夸张的是在真实的软件工程测试（SWE-bench）中，DeepSeek-Coder-V2只要多试250次，单次尝试的解决率就能从15.9%跳到56%，直接超越了当时单次作答43%的前沿水平。
△重复采样后的模型能力对比
△推理时计算扩展与准确率提升的关系
所以说，通过这种“堆尝试次数”的办法，小模型说不定还真有机会触摸到大模型能力的天花板。
有些事是没有标准答案的对于编程任务，验证器可以是单元测试。
代码跑得通、能够通过全部测试，就说明答案大概率正确。数学题、形式化证明等领域，也可以根据确定的答案或规则进行验证。
但如果任务是写一篇文章、或是制定一份商业战略，事情就麻烦了。
这些问题往往没有唯一答案，多数投票未必能选出最佳结果，奖励模型和LLM评审器也可能判断失误。
Large Language Monkeys论文同样发现，在缺少自动验证器的领域，常见的多数投票和奖励模型方法，在候选答案增加到数百个后便会遭遇瓶颈。
所以说，让模型多答几次不难。难的是，我们究竟凭什么相信其中一个答案。
让AI判断哪些答案更好行不行？
牛角尖钻不动；那就换个角度看看。
如果只需要让模型判断哪些答案更好，事情就开始变得有意思了。
模型可以先生成大量候选方案，再用测试、环境反馈或奖励模型筛选，最后把其中高质量的解题过程重新放回训练数据。
由此，模型便可以形成一套“生成答案-验证结果-筛选经验-继续训练”的循环。
这正是斯坦福课程所说的自我改进核心方向之一：在训练和工作流层面，让AI利用自己产生的数据与外部反馈，逐步改善后续表现。
推理模型已经展现出这种趋势。
△推理模型的典型步骤：分析、分解、评估、纠错与备选方案
遇到复杂任务时，它不再急着一次给出结果，而是先分析问题、拆分步骤、选择工具，再根据反馈检查方案。
代码写错了，就运行测试、读取报错，再继续修改；
搜索结果不够，就更换关键词；
一条路径走不通，就回溯并尝试另一种方案。
△推理模型的慢思考机制与案例
△推理模型在部分推理基准上的能力对比
过去的大模型像考试结束就立刻交卷；而现在的推理模型则开始学会检查答案。
如果高质量的推理轨迹还能回流到训练阶段，它便拥有了一本不断扩充的错题本。
不过，课上没有把这件事说得太满。
模型的提升究竟来自强化学习、更多高质量数据，还是验证机制筛出的优质样本，目前仍没有一个适用于所有场景的统一答案。模型也未必能真的像人类一样理解了自己的错误。
但从工程角度来看，只要下一次成功率提高，这个循环就已经产生了价值。
智能体工作流该怎么搭？课上指出，智能体的核心能力包括规划、推理、工具使用与自我改进。
△智能体的核心能力
一套典型的智能体工作流通常包括LLM、工具、验证器、评审器和编排器：
LLM负责理解和生成；工具负责实际行动；验证器判断结果是否正确；评审器提出改进意见；编排器则负责像项目经理一样安排不同环节的先后顺序。△智能体工作流及其基本编排方式
记忆是智能体保持任务连贯性的基石，非常重要，不可或缺。
但真正决定其上限的，仍是规划、多步推理与自我验证能力。
生成大量内容并不稀奇，可靠反馈才是闭环能否跑起来的关键。
△编程智能体通过终端、文件操作和执行结果形成反馈闭环
验证可以跳过吗？不过需要明确的一点是：AI可以扩大搜索和头脑风暴的范围，但我们却不能因为它报告写得完整，就跳过事实核验。
AI可以提出实验方案，但不能代替真实实验和同行评审。
毕竟，模型依然会一本正经地胡说八道。尤其在创意写作这类缺少标准答案的任务里，什么算“更好”、哪里需要修改，本身就很难判断。
所以，智能体的执行力越强，验证就越重要。否则，它只会更利索地办错事。
另外，课上还指出，智能体真正的自我改进，应该是它不仅知道自己错了，还能找到错在哪里，下一次不再原地摔倒。
当AI拥有这项能力，它才不只是一个等待指令的工具，而是真正开始成为一个能够在工作中持续学习迭代的智能体。
One More Thing两位教授可不是纯学院派哦！
一位亲手把PaLM从0喂到540B，一位更是在Google Brain、Anthropic、DeepMind三大厂连续通关。
她们讲的哪里是理论啊，分明是带着硝烟味的实战通关秘籍！
其中，Dr.Aakanksha Chowdhery既是斯坦福博士，也是全球为数不多的、曾端到端主导过前沿模型训练的研究者之一，涵盖dense架构与MoE架构。
△Dr. Aakanksha Chowdhery
她在Google任职期间，曾领导了540B PaLM model训练，并推动了多代Gemini MoE模型的预训练与规模扩展；此外，她还为PaLM-E、Med-PaLM以及支撑谷歌大模型体系的Pathways基础设施贡献了核心组件。
Azalia Mirhoseini则在斯坦福领导着Scaling Intelligence实验室，同时她也是前沿实验室Ricursive Intelligence的联合创始人。
△Azalia Mirhoseini
此前，她曾在多个工业界AI实验室工作多年，包括Google Brain、Anthropic和Google DeepMind，并参与了Claude和Gemini的研发。
此外，她也曾参与MoE架构研究，并共同开发用于芯片布局优化的AlphaChip。
也就是说，这门课的一位讲师亲手把大模型做大，另一位则长期研究怎样让模型在推理、系统和硬件层面继续进化。
由她们来拆解“AI如何自我改进”，确实很对题。
目前这门课才刚刚开讲，感兴趣的小伙伴们可以蹲一波后续课程更新～
参考链接：
[1]https://www.youtube.com/watch?v=6YnLB0XbTnI[2]https://cs329a.stanford.edu/[3]https://arxiv.org/abs/2407.21787[4]https://github.com/ScalingIntelligence/large_language_monkeys[5]https://openai.com/zh-Hans-CN/global-affairs/new-economic-analysis/[6]https://www.achowdhery.com/[7]https://profiles.stanford.edu/aakanksha-chowdhery[8]https://profiles.stanford.edu/azalia-mirhoseini[9]https://www.azaliamirhoseini.com/— 完 —
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