AI 驱动 AI 的技术路线

AI 驱动 AI不是单一技术，而是闭环的 ，有6 层闭环：

1. 数据层

· 合成数据：大模型生成训练样本、标注、难例。

· 数据筛选：AI 判断哪些数据更有价值。

· 数据飞轮：产品使用 → 产生反馈 → 训练新模型 → 产品变强。

2. 模型层

· AutoML：自动搜架构、超参、训练策略。

· LLM 写代码：生成训练脚本、调试、跑实验。

· 模型蒸馏：大模型教小模型，AI 驱动压缩。

3. 评估层

· LLM-as-judge：用模型给模型打分。

· 过程奖励模型：不只看结果，也看推理过程。

· 红队测试：AI 自动找漏洞、攻击自己。

· 形式验证/单元测试：用硬规则筛掉错误。

4. 训练层

· 自博弈：AlphaZero 式自己打自己。

· RLAIF：AI 反馈替代部分人类反馈。

· 拒绝采样：生成多个答案，选最好的再训练。

· 宪法 AI：用规则让 AI 自我批评、自我修正。

5. 系统层

· 多智能体：提议者、编码者、测试者、审查者分工。

· 工具调用：浏览器、代码执行、数据库、实验设备。

· 记忆与规划：长期记忆、任务分解、自动复盘。

· 沙箱与权限：限制能做什么，防止失控。

6. 安全层

· 可解释性、审计日志、停止开关。

· 能力上限、权限隔离、人类在环。

· 对齐检查：确保优化目标没跑偏。

核心闭环：

人类定目标 → AI 生成候选 → 验证器筛选 → 反馈再训练 → AI 变强 → 再生成