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《递归自我改进：大模型通过生成训练数据与评估标准实现能力迭代》

课题分析与写作指导

课题简述

本课题《递归自我改进：大模型通过生成训练数据与评估标准实现能力迭代》聚焦于人工智能领域中极具前瞻性与挑战性的研究方向——推理与决策智能。随着大模型参数规模的不断扩张，单纯依赖外部人工标注数据以提升模型能力的范式正面临“数据墙”与“对齐税”的双重瓶颈。本课题旨在探索一种突破性的技术路径：在有限的外部监管下，构建一个能够自主设计训练任务、动态生成高质量训练数据、建立并应用自身评估标准，进而通过梯度更新或架构调整实现参数优化的闭环系统。这一过程即“递归自我改进”，其核心在于