摘要：麻省理工学院的研究者近期曝光的 SEAL 技术，正悄然改写 AI 发展的规则，这项被业内热议的突破性技术，让大模型首次摆脱对外部数据的依赖，开启 “自己教自己” 的全新模式。

当我们习惯了 AI 在固定框架内响应指令，有一天它能像人类一样主动发现不足、自主提升能力？

麻省理工学院的研究者近期曝光的 SEAL 技术，正悄然改写 AI 发展的规则，这项被业内热议的突破性技术，让大模型首次摆脱对外部数据的依赖，开启 “自己教自己” 的全新模式。

它究竟用了什么方法打破传统 AI 的性能天花板，又将为人工智能领域带来怎样的变革？

长久以来，传统大语言模型始终受限于 “部署即固化” 的困境。

一旦完成训练上线，其知识范围与能力水平便基本定格，后续改进必须依赖开发者重新收集数据、启动繁琐的全量训练。

不仅耗费大量成本，还难以跟上信息更新的速度，而 MIT 研发的 SEAL 技术，以 “自适应大语言模型” 的定位，彻底打破了这一桎梏。

它的核心创新在于赋予 AI “自我编辑” 的能力。

模型能自主诊断自身在任务中的短板，比如识别出在逻辑推理类问题上的正确率偏低。

接着主动生成针对性的合成训练数据，就像学生针对薄弱学科自主刷题；最后通过数据完成参数微调，实现能力的精准提升。

这种自主进化模式，让 SEAL 在实际场景中展现出惊人价值。

在金融里它能每日分析市场报告与新闻，自动生成问答对学习新金融术语，保持知识时效性。甚至在教育上它可根据学生互动反馈，生成新教学材料优化辅导策略。

更具颠覆性的是，SEAL 推动人类对 AI 的认知发生根本转变。

从将其视为 “被动执行指令的工具”，升级为 “具备自主学习能力、可不断重塑自身的智能生命体雏形”。

这种转变背后，是 AI 发展逻辑的迭代，SEAL 不再依赖大规模预训练的 “蛮力”，而是凭借精巧架构实现高效增长，为人工智能打开了全新的发展空间。

SEAL 之所以能实现 “自己教自己”，关键在于其背后两套核心技术构建的 “动力引擎”，让自主学习从概念落地为高效运转的现实。

第一套核心技术是创新的双循环架构，它构建了 “策略生成 - 执行反馈 - 优化迭代” 的完整闭环。

外循环由 “策略模型” 主导，会生成包含学习率、训练轮数、损失函数策略等细节的自然语言 “self-edit 指令”，明确模型的学习方向与执行标准。

内循环则承担 “执行者” 角色，依据指令生成推理句、问答对、信息重述等多样化合成数据，再以这些数据为基础完成监督微调。

更重要的是，内循环的性能评估结果会直接作为奖励信号，反哺外循环优化下一轮指令生成策略，让模型的学习方向越来越精准。

第二套核心技术是 ReSTEM 强化学习算法，它如同 “质量过滤器”，确保自主学习不偏离有效轨道。

ReSTEM 采用 “行为克隆 + 过滤采样” 的思路，不直接对奖励信号进行梯度回传。

而是先生成多个自我编辑候选方案，逐一进行微调与性能测试，仅保留能真正提升模型能力的有效方案，再以这些方案为样本优化学习策略。

这种方式避免了盲目训练导致的性能退化，相比 PPO 等传统策略梯度算法，更适配大模型的生成行为学习，成为 SEAL 性能 “狂飙” 的关键支撑。

此外，LoRA 轻量级微调技术进一步降低了 “动力引擎” 的运行成本。

它不像传统微调那样 “重写整本书”，而是如同 “在书页边缘做精细批注”。

无需改动模型全部参数，仅通过注入少量适配层完成更新，大幅减少计算资源消耗，让 SEAL 的快速实验与低成本落地成为可能。

任何技术的突破性，最终都需要在权威测试中用数据验证，SEAL 在知识整合与少样本学习两大核心场景的表现，彻底打破了传统大模型的性能桎梏。

在知识整合任务中，研究团队以 Qwen2.5-7B 模型为基础，采用斯坦福大学 SQuAD 数据集展开测试 。

该数据集包含 10 万余个维基百科问答对，是评估机器阅读理解能力的 “黄金标准”。

测试初期，原始模型在单段落场景下的准确率仅为 32.7%，即便是采用原文微调的优化方式，准确率也仅提升至 33.5%。

而 SEAL 技术介入后，通过自主生成定向训练数据并完成微调，准确率直接跃升至 47.0%，不仅大幅超越传统方法，更超过了用 GPT-4.1 生成合成数据的 46.3%。

更值得关注的是，在 200 段落的大规模场景及包含 2067 段落的完整 SQuAD 验证集中，SEAL 仍保持显著优势，充分证明其在复杂数据场景下的泛化能力。

在更贴近现实需求的少样本学习场景中，SEAL 的表现同样惊艳。

研究团队选用 LLaMA-3.2-1B-Instruct 模型，针对 ARC-AGI 任务子集展开测试 —— 该任务要求模型在仅获取少量示例的情况下完成科学推理。

结果显示，传统无适应机制的模型成功率为 0%，即便采用无强化学习的自我编辑方法，成功率也仅为 20%；

而 SEAL 凭借双循环与 ReSTEM 算法的协同作用，将成功率一举提升至 72.5%。

这些数据不仅印证了 SEAL 的技术有效性，更凸显其在快速适应新任务、新领域时的独特优势，为动态场景下的 AI 应用提供了性能保障。

SEAL 技术虽展现出颠覆 AI 行业的潜力，但从实验室走向大规模应用，仍需跨越技术、资源与架构三大障碍。

“灾难性遗忘” 是最核心的难题 ，当模型在学习新知识时，可能会覆盖已掌握的旧知识，如同人类在学习新技能时忘记旧本领。

不过研究团队发现，SEAL 内置的强化学习机制，比传统监督微调更能缓解这一问题。

未来通过将奖励函数学习与 SEAL 深度结合，有望进一步平衡 “学新” 与 “保旧” 的关系。

SEAL 单次自我编辑需完成指令生成、微调执行、性能评估等流程，耗时长达 30-45 秒，远超常规 AI 任务的处理效率。

加之双循环架构需要协调两个嵌套的优化过程，对计算资源的稳定性与算力储备提出极高要求，这为技术的快速迭代与规模化测试设下门槛。

当前主流 AI 服务架构均为 “冷冻权重” 模型设计，而 SEAL 需要在推理过程中动态更新权重，这意味着从云服务平台到边缘计算设备，整个技术栈都需重构。

尽管挑战重重，但 SEAL 的开源特性已引发 AI 社区热烈反响，其在自我预训练、智能代理系统等领域的应用前景，或将成为突破当前 AI 数据瓶颈的关键路径。

MIT 的 SEAL 技术，以 “自我编辑” 能力打破传统 AI 的固化局限，用双循环与 ReSTEM 算法构建自主学习引擎，在实战中刷新性能上限。

它不仅推动 AI 从 “工具” 向 “智能生命体” 转变，更开启了 AI “巧力” 发展的新纪元。

尽管面临遗忘、算力、架构等挑战，但 SEAL 的出现，已然为人工智能自主进化指明方向，未来随着技术迭代，或将重塑整个 AI 行业的发展格局。

来源：快看张同学一点号