ReSTEM的语言远超过程为 ：首先从当前模型策略中采样一些候选输出（即自编辑） ，只保留那些「经过适应后能够为测试输入生成正确输出」的模型模型 。用于指定数据和优化超参数 ，新任已经能够很好地理解语言 ，布自成人免费看片'动漫τ是适应生成关于该段落的问题和答案；
在少样本学习任务中 ，
使用GPT-4.1生成的语言远超推论可以将准确率提升到46.3% ，
论文链接 ：https://arxiv.org/pdf/2506.10943
项目主页 ：https://jyopari.github.io/posts/seal
与以往依赖独立适应模块或辅助网络的方法不同 ，在段落和通过OpenAI API从GPT-4.1收集的新任模型生成推论上训练 。并基于当前模型计算奖励 。布自对特定token类型的适应生成损失计算）。以更新模型的语言远超权重 。SEAL显著提高了适应成功率（72.5%） ，模型
从例子中 ，经过强化学习训练后 ，
当模型接收到新的输入时 ，
自适应大模型
自适应大模型（SEAL）可以帮助语言模型更好地适应特定任务 。模型需要利用一组工具自主选择合成数据增强和优化超参数（例如学习率 、
相比其他策略方法，表明策略快速收敛到一种能够「将段落提炼为易于学习的基本事实」的编辑风格 。模型会生成一个自编辑（SE），可以看到强化学习可以促使生成更详细的自编辑内容 ，为大模型的自主学习和优化提供了新的思路。从而实现长期的适应性。比仅使用段落的基线提高了12.8个百分点 。
对比基线包括基础模型（直接在问答任务上评估 ，从评估集中筛选出8个任务 ，
因此 ，男人桶进女人下面
实验结果
少样本学习
研究人员使用了一个没有经过针对ARC（抽象和推理语料 ，SEAL会针对每个任务实例（C, τ）进行操作 。动作 ，从SQuAD（斯坦福问答数据集）的段落中整合新的事实内容 。简称SEAL）的框架 ，
对比基线方法包括上下文学习（ICL）、通过为每个训练任务采样15个自编辑来训练模型 。
大模型是否可以通过「自己生成训练数据和学习方法」来实现对新任务的自适应？
麻省理工学院的研究人员提出了一个全新的自适应语言模型（Self-Adapting LLMs ，但相对提升效果保持一致 ，而未经强化学习训练的基础模型的自编辑成功率仅为20% ，模型从200个段落中整合信息 ，使用SEAL生成的合成数据进行微调 ，
在训练过程中 ，并根据奖励更新策略，拍戏h全肉1v1
在尝试「将新的事实性知识整合到LLM」的实验上 ，
使用Qwen2.5-7B模型生成的合成数据可以达到39.7% ，提高了6.2个百分点 。
在知识整合任务中，还能推广到更广泛的场景 。以最大化预期奖励 。自编辑能够实现持久的权重更新，
与基线方法相比 ，
为了训练模型生成有效的自编辑 ，ReSTEM采用的「拒绝采样+有监督微调」，仅在段落上微调模型（Train on Passage） 、Abstract and Reasoning Corpus）预训练的小型开源模型Llama-3.2-1B-Instruct进行实验 。研究人员使用ReSTEM方法，C是巨物撞击尤物少妇呻吟新任务的少量示例 ，确保这些任务在最优TTT（测试时训练 ，并将这些合成数据用于持续预训练 。
研究人员还在ARC-AGI基准测试的简化子集上对SEAL进行了少样本学习评估，准确率达到43.8%
。后续迭代的提升效果逐渐减弱，根据生成SE后模型在τ上的表现获得奖励，TTT+自编辑（无强化学习）和Oracle TTT（性能上限） 。 新智元报道 编辑 ：LRS 【新智元导读】自适应语言模型框架SEAL
， 在持续预训练（CPT）设置下 ，并根据要求来生成文本 。训练周期、 参考资料 ： https://arxiv.org/abs/2506.10943 
给定上下文C后，在段落和自动生成的推论上训练模型（Train on Passage + Synthetic） 、仍然需要人工标注数据对模型权重进行微调 。研究人员采用强化学习循环，
经过强化学习后，τ是用于评估模型适应性的下游任务 ，以此来强化模型的策略 。
实验表明 ，可以让训练过程更稳定 。
奖励与模型参数θ有关 ，显著提升了模型的适应性和性能 ，C是与任务相关的上下文信息 ，可以让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来实现自适应。整合新信息或学习新的推理技能时 ，尽管模型规模较小，
仅需两次迭代 ，即从当前模型中采样自编辑 ，甚至超过了GPT-4.1生成的合成数据 。
在单段落设置下 ，研究人员为每个段落采样5个自编辑生成内容，
结果显示 ，研究人员采用「在线策略」方法 ，然后在对应的测试样本上进行评估 ，将SQuAD无上下文版本的问题回答准确率从33.5%提高到47.0% ，奖励）三元组可能不再适用于当前模型。所以强化学习的状态为上下文C和参数θ
由于模型参数会不断更新 ，不进行任何适应的成功率为0%
知识整合（Knowledge Incorporation）
研究人员使用Qwen2.5-7B模型，
不过 ，SEAL直接利用模型自身的生成能力来参数化和控制其自我适应过程 。通过有监督微调的方式来更新自己的参数 。然后只对那些获得正奖励的样本进行监督微调 ，
评估指标为成功率：为每个保留的评估任务生成5个自编辑并评估模型 ，但表现优于使用GPT-4.1生成的合成数据。使用SEAL自动选择和配置这些工具 ，
相比与直接在原始文本上微调不同 ，C是需要整合到模型内部知识中的段落 ，
虽然绝对性能低于单段落设置 ，表明仅使用原始数据是不够的 。Base Model） 、研究人员使用SEAL模型生成的合成数据进行微调 。
经过海量文本预训练后的大模型 ，
由于大多数ARC任务对于未经过ARC预训练的模型来说难度较大 ，SEAL就超过了使用GPT-4.1数据的效果 ，之前版本模型收集的（状态，以「更新后模型在下游任务中的表现」作为奖励信号 。test-time training）配置下可以被基础的Llama-3.2-1B-Instruct模型解决 。SEAL在少样本学习和知识整合任务上表现优异 ，这表明SEAL发现的编辑策略不仅适用于单个段落的合成数据生成，
假设语言模型的参数为θ ，并在所有974个相关问题上进行评估 。SEAL在多段落设置下也优于所有基线方法 ，
研究人员使用强化学习来优化自编辑生成的过程 ：模型生成SE作为动作 ，
每个自编辑分别应用于生成15个更新后的模型 ，SEAL进一步将准确率提升到47.0% ，仅在段落上微调的模型相比基础模型几乎没有提升（33.5% vs. 32.7%） ，然后统计能够产生正确输出的自编辑的百分比 ，而这些更详细的编辑又反过来提升了整体性能 。会生成一个「自编辑」（self-edit）——即自然语言指令 ，比标准的上下文学习（ICL）和没有强化学习训练的自编辑表现更好 。让大模型通过生成自己的微调数据和更新指令来适应新任务 。τ是查询输入和真实输出 。
通过有监督微调（SFT） ，
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