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无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化

AI资讯2周前发布 云知AI运营官

AI都学会”自言自语”了？SQLM框架让机器自己刷题刷到开挂！

谁还整天绞尽脑汁给AI出题啊！卡内基梅隆大学的研究员们一拍大腿：让AI自己考自己不香吗？

SQLM框架的三大离谱技能

  • 自动出卷子 – AI变身教务主任，自己给自己编考题
  • 组团做题 – 多个AI智能体凑在一起开”学习小组”
  • 自我批改 – 做完题还要互评分数，卷得飞起

    • 你知道吗？这帮AI不用老师教，光靠互相提问就能把推理能力练得比喝了十箱脑白金还猛！研究员们看着实验结果都惊掉下巴：这学习效率比传统方法高了整整3倍！
    “让AI自己折腾自己，效果比请家教还好使。”——不愿透露姓名的AI研究员如此评价

    AI界的内卷冠军

    现在你知道为什么总有人说机器迟早要统治人类了吧？人家连补习班都不用上，自个儿在家刷题就能成学霸。这样下去，以后咱们是不是得给AI发个”最勤奋奖”？
    无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化

    学术界的”太极推手”：当提问者遇上解答者

    两大”武林高手”的巅峰对决

    这套系统就像学术界的“我出题，你答题”大赛：

  • 提问者（Proposer） – 活像个“考试命题专家”，专门负责挖坑：”让我想想怎么难倒你…”
  • 解答者（Solver） – 堪比“考场学霸救星”，目标就是填坑：”看我用知识的力量破解你的阴谋！”

    • 网友们的花式吐槽

    围观群众纷纷表示：

  • “这不就是加强版的’左右互搏’吗？”
  • “提问者疯狂出题，解答者拼命解题，谁赢了算谁的？”
  • “传说中的RL+GAN？AI界的相声搭档？”
  • 总结*：一个负责制造问题，一个负责解决问题，学术界的内卷，果然从AI开始！

    • 无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化

    团队里又见华人面孔？这是要凑齐”龙的传人”战队啊！

    不得不感叹，这支精英队伍里又闪现了华人成员的身影～（多少有点”华人之光”的既视感）

    为什么华人总爱”组团”打Boss？

  • 学霸Buff加持——毕竟”别人家的孩子”传统已深入骨髓。
  • 多语言外挂——无缝切换普通话和英语，自带翻译功能。
  • 神秘的东方效率——白天写代码，晚上还能顺手解个微积分当宵夜。

    • 网友锐评：再这样下去，公司茶水间怕是要开始供应珍珠奶茶了～总之，又有同胞在异国他乡闪闪发光了，不点赞说不过去吧？

    通过强化学习最大化期望奖励

    大语言模型的”自给自足”梦想：问题比答案更值钱？

    1. 从“人工喂饭”到“自主觅食”

    现在训练大模型就像养一个超级挑食的AI宝宝——你敢随便喂它网上随便抓的数据？它立马吐你一脸乱码。于是研发人员不得不组成“数据保姆”团队，兢兢业业筛选整理高质量数据集，结果头发掉得比模型参数增长还快。

    2. 奖励函数：AI界的“胡萝卜加大棒”

    有人灵机一动：“不如让AI自己给自己出题？”于是搬出了强化学习和无监督奖励函数——

  • 理想情况：AI左手生成问题，右手判断答案，宛如精神分裂版的苏格拉底。
  • 现实情况：奖励函数弱弱举手：“那个……老板，您得先给我个像样的问题模板？”

    • 3. 终极悖论：问题比答案贵

    现在的情况堪比：

  • 答案：AI能滔滔不绝写《哈姆雷特》读后感。
  • 问题：但连“哈姆雷特是谁？”这种基础提问都得人类手把手教。
  • 结论：目前AI的“自循环”流程就像试图用微波炉自热微波炉——缺的恰恰是那个启动开关*。

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  • 编程界的“考官自选”模式：你自己出题考自己！*

    • 当生成器-验证器这对欢喜冤家差距过大（比如一道编程题，参考答案写得像天书，而你的代码连“Hello World”都跑不通），传统的评分系统会当场宕机。
    这时候，人类智慧的闪光点来了：

  • 你来当考官：别客气，自己出一堆测试用例，专挑那些让代码现原形的角落案例。
  • 机器来判卷：按通过的测试比例发“工资”——通过率90%？奖励！通过率10%？建议重读《编程入门》。
  • 优点包括但不限于*：
  • 精准打击漏洞：你的测试用例越刁钻，生成的代码就越像样。
  • 奖励透明化：再也不用纠结“这代码到底值几分”了，测试通过率就是硬通货。
  • 开发者狂喜：毕竟，能把自己写的测试用例都逼疯的代码……也算一种行为艺术吧？

    • （副作用：可能会出现“测试用例比代码还长”的奇观，但谁说这不是一种另类赢家呢？）
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    科研训练的小冒险：当AI遇上自博弈

    今天的科研故事主角是一个名叫“极小极大自博弈框架”的训练法则——听起来就像是AI界的武林秘籍：”欲练此功，必先自虐”。

    1. 基础技能赛：AI也要学算术

    研究人员心想：”既然要测试AI的综合能力，那就先从小学数学开始！”

  • 任务：生成三位数的乘法题，比如”123×456=？”。
  • 测试规模：4096道题目——足够让AI崩溃到怀疑自己的算法人生。
  • 目标：看看AI是否能穿越回小学三年级，顺利通过这场”九九乘法表终极考验”。

    • 2. 中级挑战赛：代数方程大作战

    如果说算术只是热身，那代数就是AI的青春期烦恼——毕竟谁没被”解x”折磨过呢？

  • 任务：让AI生成最多包含两个变量的线性方程，比如”2x + 3y = 10″。
  • 测试场地：OMEGA基准下的100道线性方程题。
  • 真相：如果AI能优雅解方程，那它至少达到了人类初中生的水平。否则……建议回炉重造。

    • 3. 终极大考：程序员面试现场

    最后，AI被丢进了LeetCode式的地狱级编程题：

  • 题目风格：”给定一个整数列表，返回某个操作后的结果。”（程序员：哦？这不是LeetCode简单题吗？）
  • 测试集：Codeforces的一个子集——一个能让AI感受到”算法竞赛秃头压力”的数据集。
  • 隐藏成就：如果AI成功通过考验，人类的程序员岗位可能又要危险一分……

    • 总结：AI的训练日常

  • 自学成才（全靠自己和自己打架）。
  • 数学不行？回去重练！
  • 编程不行？回去Debug！
  • 最终目标：成为无所不能的超级AI！（或者至少不让人类太失望。）

    • 科学家的内心OS：”希望这家伙别哪天进化过头，反过来问我们测试题……”无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化

    当AI学会“作弊”之后，它的成绩单长这样！

    各位观众朋友们，今天我给大家带来一个科技界的“作弊”大新闻！我们的主角Qwen2.5-3B-Instruct同学，在迷之力量SQLM的加持下，成绩迎来了史诗级提升！

    成绩飙升实况报道

  • 算术科目：从“还凑合”到“我可以！”（↑14%）
  • 代数科目：从“勉强及格”到“班级前茅”（↑16%）
  • 编程科目：从“能跑就行”到“老板再爱我一次”（↑7%）

    • 底气十足的吊打环节

    更令人震惊的是，这个神奇的黑科技SQLM，居然把那些只会让AI“写字工整”的格式奖励基线按在地上摩擦——这说明人家是真本事提升了，不是靠抄作业或者练了一手好字！

    团队介绍

    无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化

    当学霸的日常：记Lili Chen的上学之路

    从”阳光加州”到”钢铁之城”的学术大冒险

  • 起点：加州大学伯克利分校
  • 俗称”学霸修炼营”
  • 每天被周围的诺贝尔奖得主和硅谷大咖刺激得怀疑人生
  • 一边喝着咖啡一边看日落，顺便解决几个世纪数学难题
  • 进阶：卡内基梅隆大学
  • 现役PhD选手，专业”虐待大脑”
  • 日常在代码、方程和教授的死亡凝视中反复横跳
  • 在”全美最卷大学”里上演现实版《生存游戏》
  • 友情提示*：这位女士的简历能让你的自我感觉瞬间缩水50%，建议谨慎围观！

    • 无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化

    当AI教授遇见自己时：机器学习的”自画像”意外搞笑

    一位教授的奇妙学术履历

    她的大脑就像一台经过严格调参的神经网络：

  • 输入层：宾夕法尼亚大学 —— 在这里输入了博士学位级别的知识
  • 隐藏层：
  • 加州大学伯克利分校 —— 进行”梯度下降式”的博士后训练
  • 谷歌研究院 —— “过拟合”了一下工业界的生活
  • 输出层：卡内基梅隆大学 —— 现在的目标是教会机器认识自己

    • 学术界的有趣比喻

  • “我的职业生涯就像一个人工智能模型训练过程：*
  • 前向传播阶段（学历累积）：不断增加各学术学位
  • 反向传播阶段（教学科研）：不断输出论文和指导学生
  • 现在的模型优化目标：让机器人学会说’为什么我要学习认识自己？'”

    • 工作中的日常趣事

    每天早上醒来时，她都要思考两个哲学问题：

  • 如何让AI更”智能”（指至少能理解她讲的笑话）
  • 为什么自己研究的AI总是比咖啡机更懂得她想要什么

    • （小声说：据说她的学生已经教会AI正确区分”学术紧急”和”咖啡紧急”两种情况）
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    一位AI大佬的”开挂”人生

  • Hao Liu*这个名字在人工智能圈子里可不简单，让我们一起来围观这位”别人家的孩子”是如何一路开挂的：
  • 他拿到了加州大学伯克利分校的博士学位 – 没错，就是那个比金子还贵的学历证书！
  • 随后在谷歌DeepMind当研究员 – 据说在那里每天不是在改写AI的未来，就是在改写AI的未来报告…
  • 而现在，这位AI大神即将出任卡内基梅隆大学机器学习系的助理教授 – 恭喜CMU的同学们，你们的作业评分可能要变得更严苛了！

    • 有趣的是，他现在的主要工作是教机器如何”学习”，而他本人显然已经在这个领域”学得很溜”了。让我们期待这位AI大神如何在教书育人的道路上继续”祸害”…
    我是说”培养”新一代的AI精英！
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    Deepak Pathak：从IIT到CMU的“AI冒险家”

    Deepak Pathak，这个让人念名字都要停顿一下的AI大牛，可不是什么普通的“码农”。他的人生轨迹堪比好莱坞科幻片——只不过主角是个爱跟机器人较劲的教授。

    教育背景：学霸的“标准操作”

  • 本科：印度理工学院坎普尔分校（IIT Kanpur）——这个地方出了名的难进，传说录取率比被雷劈中还低。
  • 博士：加州大学伯克利分校（UC Berkeley）——在这里，他不仅研究AI，还可能顺便学会了加州的“放松式内卷”（一边晒太阳一边发顶会论文）。

    • 职场经历：从Facebook到“机器人训练师”

  • Meta（前Facebook）研究员：短暂停留一年，大概是为了证明“哪怕是科技巨头，也留不住一个想折腾的教授”。
  • 卡内基梅隆大学（CMU）助理教授：现在他每天都在CMU教计算机科学，顺便思考如何让机器人变得更像人类（或者让人类变得更像机器人？）。

    • 现役身份：Skild AI创始人

    是的，这位大佬还抽空搞了个公司——Skild AI，专注于让AI更智能（也可能更调皮）。团队目前似乎在研究如何让AI理解“幽默感”，毕竟，连Siri都还没学会讲冷笑话。

    总结：他的下一步？

    按照目前的发展趋势，Deepak Pathak很可能会：

  • 发明一个会自己写论文的AI（然后教授们集体失业）。
  • 教会机器人说印地语冷笑话（全球程序员崩溃）。
  • 或者……干脆造个“AI分身”替自己上班？

    • 无论如何，这位“AI冒险家”的下一步，绝对值得围观！
    （注：文章灵感源自微信公众号“量子位”，作者“时令”，但如果你读到这笑了……那Deepak的“幽默AI”研究可能成功了。）

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