随着大型语言模型（如 GPTs）在语言理解、推理和规划方面展现出惊人的能力，它们已经能够在许多复杂任务中与人类表现媲美。
然而，尽管目前大多数研究集中在通过更大数据集训练来提升这些模型的性能，提出了一种新的方向——让人工智能不仅仅依赖数据的积累，而是通过自我进化不断提升其能力。这一过程，正如人类大脑通过长期记忆（LTM）不断学习和进化一样，能够帮助AI模型在与环境的互动中不断自我调整与成长。
在这篇文章中，我们将深入探讨长期记忆如何成为AI自我进化的基础，助力模型实现终身学习，并在现实世界的复杂任务中获得更好的表现。
通过LTM，AI不仅能处理个性化数据，还能通过不断的反馈和互动，发展出更强的认知能力。这项研究不仅推动了AI技术的前沿，也为解决实际问题提供了全新的思路。
AI 自我进化是指 AI 模型通过持续学习和优化个性化数据，在多智能体协作和认知方面实现突破的过程。这个过程基于一个共享的核心架构，其中每个模型通过处理个性化经验和数据而进化，从而增强其推理能力和适应性，最终在动态环境中实现自主学习和持续进化。模型自我进化使人工智能模型能够从个性化数据中持续学习，适应不断变化的环境，满足多样化的需求，而不依赖于大量的人为干预。在整个过程中，模型处理和吸收新经验，优化其架构和输出，从泛化知识进化到更具情境适应性的个性化知识。通过动态学习机制，模型可以保留并利用过去交互中的关键信息，支持未来的决策，并有效缓解过拟合和数据漂移等问题。模型自我进化的一个关键特征是它基于统一的底层架构，确保所有模型实例共享一致的核心结构。然而，每个模型的进化是由其处理的不同经验和数据驱动的，模型之间的差异源于它们对个性化数据的个性化处理。这种方法确保了，尽管模型遵循一致的内部规则和机制，但它们可以根据个性化的需求和环境以不同的方式发展。随着进化的推进，模型在模拟个体行为方面变得更加出色，提供个性化的精确上下文感知输出，最终为多智能体协作和认知突破奠定坚实基础。个性化模型不仅促进了人工智能系统的多样性和协作，还通过生成更多个性化数据，支持整个系统的自我优化和进化。这个过程形成了一个正反馈循环：通过多个代理的协作工作，人工智能系统产生越来越个性化的反馈，持续满足个体需求，进一步增强模型能力，最终实现真正的自我进化。长期记忆（LTM）是人工智能自我进化的基本基石，为模型提供积累历史经验和知识的能力，通过长期交互和学习实现持续优化。LTM 不仅能在个体层面存储数据，还能随着时间的推移积累数据，帮助模型根据这些信息调整其响应和行为，从而促进自我进化。与大多数依赖上下文窗口的个性化方法相比，长期记忆通过赋予模型持续学习和自我改进的能力，克服了短期方法的局限性，使它们在面对复杂环境和多智能体协作时表现出更强的适应性。与传统的静态数据存储系统不同，长期记忆（LTM）框架是一个动态且分布式的内存系统，类似于人类大脑中独立运作的思维网络。在这个系统中，各种独立的学习过程能够不断融合，形成更加复杂和连贯的理解。这种集体智能的形成，正如社会团结能够塑造更为一致的观点，使得LTM不仅能够积累知识，更能以更符合用户需求的方式综合这些知识，逐步实现人工智能系统的自我进化。
LTM的独特之处在于它能提供个人和集体的细腻理解，使得系统能够精确地响应每个个体的复杂需求和细微差别。不同于单纯的数据存储，LTM变成了一种适应性、持续进化的认知有机体，它能够根据与环境的互动不断完善自己，模仿人类认知的进化过程。这种能力让LTM框架不仅成为数据的储存库，更是推动人工智能向更加智能和自我完善方向发展的核心驱动力。
尽管如此，在复杂任务场景中，一方面，收集大量高质量的真实数据非常具有挑战性，通常需要专家提供高质量标注以及大量参与。另一方面，为单个任务构建评估器也非常困难，尤其是在生成性任务中，目前缺乏有效的评估方法。因此，如何在复杂系统中利用长期记忆（LTM）实现智能体自我进化仍然是一个重要的挑战。通过利用更长期的记忆架构，模型可以开始捕捉学习的这一进化方面。它们不再只是简单地记忆信息，而是可以学习知识发展的动态，使它们能够在更长的时标上运行。这还将涉及递归学习，其中来自现实世界环境的反馈塑造了模型的增长，导致自我增强机制。随着神经网络的发展，它们可能会更加关注在梯度下降过程中快速剪枝搜索空间，并从递归计算中的增强并行性中受益。最终，缩放定律将持续存在，但模型架构需要适应以处理不断增加的复杂性同时保持效率。展望未来，受人类多样性启发的模型个性化可能推动新的智能水平。在多智能体系统中，由长期记忆（LTM）驱动的多样化智能体可以更有效地协作，平衡探索和修剪以实现全局优化。这种个性化和适应性可能是培养第二次智能涌现的关键，其中智能体共同进化以解决日益复杂的问题。对长期记忆和进化学习的探索将推动人工智能的进步，特别是对于需要持续适应、学习和个性化的模型。在本文中，我们旨在阐述我们对未来研究方向和关键关注领域的愿景和路线图。参考：https://arxiv.org/html/2410.15665v1#S8
