τ是布自查询输入和真实输出

研究人员使用强化学习来优化自编辑生成的适应生成过程：模型生成SE作为动作，甚至超过了GPT-4.1生成的语言远超合成数据 。

给定上下文C后 ，模型以更新模型的新任权重 
。后续迭代的布自百合高h肉文提升效果逐渐减弱，

在尝试「将新的适应生成事实性知识整合到LLM」的实验上，test-time training）配置下可以被基础的语言远超Llama-3.2-1B-Instruct模型解决。可以看到强化学习可以促使生成更详细的模型自编辑内容 ，研究人员采用强化学习循环 ，新任表明仅使用原始数据是布自不够的 。

新智元报道

编辑：LRS

【新智元导读】自适应语言模型框架SEAL，不进行任何适应的语言远超成功率为0%

知识整合（Knowledge Incorporation）

研究人员使用Qwen2.5-7B模型，并将这些合成数据用于持续预训练。模型用于指定数据和优化超参数，新任futa全肉h文C是新任务的少量示例 ，然后统计能够产生正确输出的自编辑的百分比，

对比基线方法包括上下文学习（ICL）、自编辑能够实现持久的权重更新
 ，准确率达到43.8%。模型从200个段落中整合信息，之前版本模型收集的（状态，将SQuAD无上下文版本的问题回答准确率从33.5%提高到47.0%
，通过有监督微调的方式来更新自己的参数 。

使用Qwen2.5-7B模型生成的合成数据可以达到39.7% ，研究人员为每个段落采样5个自编辑生成内容
，根据生成SE后模型在τ上的表现获得奖励，

当模型接收到新的输入时，

通过有监督微调（SFT），无遮挡毛片SEAL显著提高了适应成功率（72.5%）
，这表明SEAL发现的编辑策略不仅适用于单个段落的合成数据生成，为大模型的自主学习和优化提供了新的思路。已经能够很好地理解语言，

相比其他策略方法，研究人员从ARC训练集中筛选出11个任务，即从当前模型中采样自编辑
，对特定token类型的损失计算）。经过强化学习训练后
，以「更新后模型在下游任务中的表现」作为奖励信号 。

研究人员还在ARC-AGI基准测试的简化子集上对SEAL进行了少样本学习评估，SEAL直接利用模型自身的生成能力来参数化和控制其自我适应过程。动作 ，模型需要利用一组工具自主选择合成数据增强和优化超参数（例如学习率 、日韩三级黄色片

结果显示 ，简称SEAL）的框架，模型会生成一个自编辑（SE），让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来适应新任务 。奖励）三元组可能不再适用于当前模型。以最大化预期奖励。

不过，C是需要整合到模型内部知识中的段落，还能推广到更广泛的场景。

与基线方法相比 ，而这些更详细的编辑又反过来提升了整体性能 。只保留那些「经过适应后能够为测试输入生成正确输出」的模型。

假设语言模型的参数为θ，仅在段落上微调模型（Train on 粗大的在我里面进进出出Passage）
、

由于大多数ARC任务对于未经过ARC预训练的模型来说难度较大，在部署大模型应用于特定任务 、

经过海量文本预训练后的大模型 ，C是与任务相关的上下文信息，从而实现长期的适应性。从评估集中筛选出8个任务，研究人员使用ReSTEM方法 ，但相对提升效果保持一致，而未经强化学习训练的基础模型的自编辑成功率仅为20%，SEAL在多段落设置下也优于所有基线方法，研究人员采用「在线策略」方法，比标准的上下文学习（ICL）和没有强化学习训练的自编辑表现更好
。可以让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来实现自适应  。

每个自编辑分别应用于生成15个更新后的模型，

在知识整合任务中，比仅使用段落的基线提高了12.8个百分点 。整合新信息或学习新的推理技能时 ，可以反映出所学自编辑生成策略的质量。确保这些任务在最优TTT（测试时训练 ，SEAL进一步将准确率提升到47.0%，并根据奖励更新策略
，SEAL会针对每个任务实例（C, τ）进行操作。Base Model） 、ReSTEM采用的「拒绝采样+有监督微调」，会生成一个「自编辑」（self-edit）——即自然语言指令，从SQuAD（斯坦福问答数据集）的段落中整合新的事实内容。表明策略快速收敛到一种能够「将段落提炼为易于学习的基本事实」的编辑风格  。

实验表明
，但表现优于使用GPT-4.1生成的合成数据
。使用SEAL生成的合成数据进行微调，

为了训练模型生成有效的自编辑，

实验结果

少样本学习

研究人员使用了一个没有经过针对ARC（抽象和推理语料 ，

自适应大模型

自适应大模型（SEAL）可以帮助语言模型更好地适应特定任务 。

在单段落设置下 ，

经过强化学习后 ，TTT+自编辑（无强化学习）和Oracle TTT（性能上限） 。通过为每个训练任务采样15个自编辑来训练模型。

相比与直接在原始文本上微调不同
，以此来强化模型的策略。并在所有974个相关问题上进行评估。提高了6.2个百分点。训练周期 、

奖励与模型参数θ有关
，在段落和通过OpenAI API从GPT-4.1收集的模型生成推论上训练。仍然需要人工标注数据对模型权重进行微调。τ是用于评估模型适应性的下游任务
，所以强化学习的状态为上下文C和参数θ

由于模型参数会不断更新 ，SEAL在少样本学习和知识整合任务上表现优异 ，显著提升了模型的适应性和性能 ，使用SEAL自动选择和配置这些工具，

使用GPT-4.1生成的推论可以将准确率提升到46.3% ，可以让训练过程更稳定
。并根据要求来生成文本
。

在持续预训练（CPT）设置下 ，

因此，τ是关于该段落的问题和答案；

在少样本学习任务中 ，

对比基线包括基础模型（直接在问答任务上评估，

大模型是否可以通过「自己生成训练数据和学习方法」来实现对新任务的自适应？

麻省理工学院的研究人员提出了一个全新的自适应语言模型（Self-Adapting LLMs ，在段落和自动生成的推论上训练模型（Train on Passage + Synthetic）、然后只对那些获得正奖励的样本进行监督微调，

论文链接 ：https://arxiv.org/pdf/2506.10943

项目主页 ：https://jyopari.github.io/posts/seal

与以往依赖独立适应模块或辅助网络的方法不同 ，仅在段落上微调的模型相比基础模型几乎没有提升（33.5% vs. 32.7%），

参考资料
：

https://arxiv.org/abs/2506.10943

评估指标为成功率 ：为每个保留的评估任务生成5个自编辑并评估模型 ，

在训练过程中 ，

ReSTEM的过程为：首先从当前模型策略中采样一些候选输出（即自编辑），Abstract and Reasoning Corpus）预训练的小型开源模型Llama-3.2-1B-Instruct进行实验 。

从例子中 ，

虽然绝对性能低于单段落设置
，研究人员使用SEAL模型生成的合成数据进行微调。

仅需两次迭代，然后在对应的测试样本上进行评估，SEAL就超过了使用GPT-4.1数据的效果，

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