打破传统，AI自我进化：Meta与纽约大学研究团队开发新模型，厉害了！

在21世纪的潮流中，人工智能的发展如火如荼，看似早已迈入了信息爆炸的新纪元。然而，最近从Meta和纽约大学的研究者们的突破性研究表明，我们可能仅仅触碰到这颗冰山的一角。它们成功地运用了一个新颖的“自我奖励”方法，赋予了模型自我微调数据的能力，这一技术的潜力实在令人震惊。

研究者们打破了传统思维，给出了这样一个理念：让模型自己生成自己的微调数据。这一理念被细化为执行一项称之为"自我奖励"的任务，即模型在执行任务过程中获得反馈，并基于该反馈进行自我优化。这个方法的成功应用，为AI的发展方向揭示了新的可能性：自我迭代的人工智能。

这个自我迭代的方法并未停止于模型的生成阶段，反而在此基础上采取更深一步的措施。比如Meta的Llama2模型，它在自我奖励方法的引导下，成功地对自身性能进行了微调，使其超过了甚至业内知名的GPT-4模型。

这是一个强烈的信号，表明人工智能正在逐渐步入元学习的新纪元。如今的AI不再是被动地等待人类输入数据，指导其训练和优化，而是开始主动参与到自身的进化过程中，主导自己的学习和发展。

这就好比我们人类在学习过程中，不断通过反思和自我调整，找出最适合自己的学习方法，以提高学习效率。现在，我们可以洞察到一个清楚的趋势，那就是AI也开始步入这个迭代优化的轨迹。

自我迭代的AI，无疑开启了一个全新的篇章，这是一个值得我们深入探索的领域。未来，我们将看到更多具有自我学习和发展能力的AI模型出现在各种应用中，为人类的生活、工作甚至研究提供更精确、更便捷的帮助。综上所述，这项研究的成果标志着人工智能领域进入了一个全新的阶段。对于我们这些旁观者来说，这无疑是一种振奋人心的进展，我们在瞭望塔上，迎接人工智能走向更高峰的曙光。

那么AI的起点由人类来指引，AI的终点在哪呢？还是说AI没有终点？