在人工智能领域，大规模预训练模型已经成为推动技术革新的重要动力。然而，随着各类模型容量的不断增加以及数据质量与多样性问题逐渐显露，行业领军人物如OpenAI的Ilya Sutskever和微软研究院的Shital Shah最近提出了一个颇具挑战性的观点：传统的预训练范式可能即将走向终结，并需要全新的思路来解决现有的瓶颈。
在Ilya Sutskever的演讲中，他明确指出“预训练（as we know it）将会终结”，这意味着在未来的研究和应用中，我们可能需要寻找能力更强、更加智能的替代方案来进行模型训练。同时，Shital Shah在社交媒体上关注到，真实数据的高质量部分是有限的，简单地堆叠相似的数据将无法逃脱品质的“上限”，而合成数据（synthetic data）的潜力尚未被充分开发出来。
针对这一发展背景，最近在arXiv上发布的一篇论文“Will Pre-Training Ever End? A First Step Toward Next-Generation Foundation ML LLMs via Self-Improving Systematic Cognition”引发了广泛关注。根据该论文的研究，多模态基础模型（如GPT-4、LLaVA）依赖于海量高质量数据进行预训练，但现实世界中高质量的图文数据似乎即将耗尽。
目前，许多研究集中在如何通过增强推理优化或微调（例如RL fine-tuning）来提升模型的泛化能力，然而这种提升的效果却极为依赖于基座模型在预训练阶段所习得的能力。
这就像教育中的一个比喻，若只让学生盲目刷题，却未传授解题方法，面对新型考题时自然难以应对。基于此，论文指出模型的进步需要预训练、推理优化、微调三者的深度协同，而SICOG框架便是该理念的实践者。
SICOG框架的核心创新：让模型学会“自我进化”
这个框架由“描述链（Chain of Deion, CoD）”和“结构化解题思路（Structured Chain of Thought, CoT）”两项主要策略，使模型具备更强的认知能力；这使得模型在处理图像时更具人性化。
以一张女孩弹吉他的图像为例，传统模型可能只会简单地描述“女生在弹吉他”，而通过CoD模型则能够分步观察：首先描述主体——红发女性坐在床上，手抱木吉他（身份和姿势）；然后是细节层面的剖析，比如吉他的特征和环境光的渲染；接下来描绘环境的元素关系，使每一细节都呈现出丰富的背景信息。最终形成一段完整的描述：“女生盘腿坐在床上练琴，环境温馨，专注神情清晰可见。”这类细致的层次描述提高了模型的感知质量。
在面对更加复杂的问题时，CoT策略也显得十分关键。以几何题为例，传统方法往往仅仅依靠猜测答案，而CoT则会引导模型进行多步推理，从确认目标到通过逐步提取关键信息，最终形成总结性答案。这种方法让模型的表现宛如学霸，通过严谨的推理步步为营，最终得出充分可靠的结论。
未来，SICOG框架有可能实现“数据自产、训练、能力提升”的完整闭环，打破传统人工标注依赖的瓶颈，使得人工智能的发展由“被动学习”转向“主动进化”。
纸媒中提到，实验数据表明模型能力有了显著提升。在12个主流测评集的测试中，这一框架的实现使得综合能力上涨2-4%，尤其在需要深度推理的任务中优势明显，抗幻觉能力也增强，错误率显著降低。
随着数据量的增加，模型的表现愈发良好，数据显示自产数据量从11.8万增加到21.3万时，模型性能持续增长。值得注意的是，这一方法在某些情况下的优势，甚至超过了主流的强到弱蒸馏和多代理合作等技术。这与前沿理论的研究相吻合，通过合成数据进行的预训练，不仅增大了模型的基础认知能力，还显著提升了后续微调效果。
更引人关注的是，强的基础模型在自我进化过程中展现出显著优势。从实验结果来看，LLaVA-Qwen2-7B-UHD模型的自我进化提升幅度高达50%之多，这标志着高基数模型在构建知识和解决问题的能力上形成负反馈机制。
此外，作者们还提出了一种用偏好学习来替代传统的监督微调方法，结果显示，这一新型方法在所有测试集上的表现更加优越。这一观点间接印证了“强化学习优于SFT”的长期假说，突出了模型在大规模任务下的灵活性。
展望未来，SICOG无疑为迈向真正的“自主学习”模型提供了坚实基础。在这种模型构建中的“数据自产、训练、能力提升”的闭环，意味着AI将不再完全依赖于人工标注，从而解放了庞大的数据处理任务，极大地提升了python等编程语言在图像处理及模型训练方面的自然交互精准度。
在此背景之下，结合人类的反馈（如偏好学习），我们可以预见，下一代自我进化的模型将在不断的学习中朝向真正的终身学习。随着时间的推移，模型的认知能力将愈加完善，面对更复杂的任务时，其智能化程度将有增无减。当前，AI正处于一个飞速发展与变革的时代，而如何在这条道路上不断突破常规，将是未来研究者和从业者共同面临的关键挑战。返回搜狐，查看更多
