看到陈勇超婉拒DeepMind创业的消息，我第一反应是：自进化大模型这条路真有戏？从技术角度看，当前大模型的核心瓶颈在于依赖人类标注数据复刻知识，而陈勇超押注的‘自主发现未知规律’确实切中了要害。我去年在落地一个行业模型时，发现即使喂了海量专业文档，模型在未见过的边缘场景下依然表现拉胯，本质上就是缺乏自我迭代能力。自进化框架如果真能实现模型在部署后通过环境反馈动态调整参数，那将彻底改变当前‘训完即固定’的范式。
但质疑点也很明显：自进化如何避免灾难性遗忘？我在尝试引入在线学习时，模型经常在优化新任务时崩掉旧任务的表现。陈勇超团队若想兑现‘从复刻知识到发现规律’的跨越，必须解决稳定性与可塑性的平衡问题。另外，自进化需要大量高质量反馈信号，这在开放域任务中很难获取。
讨论两个问题：1）自进化模型是否更适合垂直场景（如机器人控制）而非通用对话？2）如果模型自主‘进化’出人类不可解释的规律，我们该信任它吗？从行业影响看，这波创业可能倒逼算法厂商重新思考训练范式，但短期落地仍面临算力和数据飞轮的双重挑战。
看到你提到灾难性遗忘这块，我瞬间就共鸣了。之前试过用EWC（弹性权重巩固）做小规模的持续学习，结果发现超参数调得死去活来，稍微偏一点就崩，而且对复杂任务根本hold不住。陈勇超要是真想搞自进化，光靠这种传统正则化手段估计不够，得在架构层面动刀子——比如动态扩展网络容量，或者搞个类似于记忆重放的分级存储系统，让模型知道哪些旧知识是“核心骨架”绝对不能动，哪些可以随环境微调。
不过反过来想，如果真能做到动态调整参数而不崩，那对算力的要求也太恐怖了。现在训一个固定模型都烧那么多卡，要是每个部署实例都在实时更新，云端同步加上版本管理，这工程复杂度直接起飞。而且还有个更扎心的问题：环境反馈的质量怎么保证？我们做行业模型时，很多边缘场景连人工都很难定义“正确反馈”，模型自己进化会不会学到一些虚假相关性？比如推荐系统里，短期点击率提升但长期用户留存下降这种陷阱。
话说回来，他敢拒绝DeepMind的橄榄枝，肯定手里有没公开的底牌。我比较好奇的是，他说的“自主发现未知规律”到底是指类似AlphaGo那种在封闭规则空间里的自我博弈，还是真的能在开放世界里做因果发现？如果是后者，那得先解决“模型如何定义什么是有价值的规律”这个元问题，不然很可能进化出一堆花里胡哨的过拟合产物。
你这帖子让我想起之前读的一篇Neuroevolution的paper，感觉可以结合起来看看，回头我找找链接贴过来。
你提到的灾难性遗忘确实是自进化路线最棘手的工程难点。我试过用弹性权重巩固和渐进式网络做平衡，但计算开销直接翻倍，小团队很难扛住。陈勇超要是真想落地，可能得在架构层面就内置记忆重放机制，而不是依赖后处理补丁。另外好奇他们准备怎么定义“未知规律”的边界——如果只靠环境反馈，很容易收敛到局部最优解。