中国团队首创AI自主出题与自我迭代训练闭环（RSI），通过具备代码执行能力的Generator Agent实现100%纯AI合成数据，结合嵌入式验证链杜绝数据坍缩，人类聚焦目标定义与边界管控，AI专注大规模探索与数据生产，推动AI向协同演进新范式跃迁。
一支由中国青年博导领衔的科研团队，在模型压缩与数据蒸馏领域取得关键突破——其原创大模型数据蒸馏方法曾获CVPR评审满分。该团队联合深势科技创始人张林峰与中国科学院院士鄂维南，深度融合AI for Science产业实践，构建起全球首个可验证、自进化的AI训练闭环系统（RSI）。系统核心在于：Generator Agent并非简单Prompt驱动的题目生成器，而是具备代码级执行能力的智能体，能自主设计科学任务、动态调整推理深度、灵活调用计算/模拟/搜索工具，并实时决策样本筛选、策略淘汰与程序调试。每轮实验均完整记录修改逻辑、结果反馈与失败归因，确保知识持续沉淀。尤为关键的是，所有训练数据100%由AI合成，却彻底规避了‘合成数据坍缩’风险——依托嵌入式验证链，错误答案无法回流污染训练集。人类并未退场，而是牢牢掌控研发目标设定、资源边界、风险阈值与验收标准；AI则承担海量探索、实验执行、经验结构化及下一代训练数据的规模化生产。这标志着AI正从‘被训练者’转向‘协同定义学习内容’的智能伙伴。
来源：量子位