斯坦福大学研究团队提出突破性框架SEAL（Self-Adapting LLMs），首次实现大型语言模型的自主适应性进化。传统LLM虽功能强大但参数固化，SEAL通过生成自我微调数据和更新指令，使模型能根据新任务、知识或案例动态调整权重。其核心技术包含三个创新点：1）模型自主生成包含信息重构、超参数优化的'自我编辑'指令；2）通过监督微调实现持久性参数更新；3）采用强化学习循环，以下游任务表现为奖励信号优化自我编辑策略。与依赖外部适配模块的传统方法不同，SEAL完全基于模型自身输出来控制适应过程。在知识整合和小样本泛化测试中，SEAL展现出显著优势，为构建具备自我进化能力的AI系统开辟新路径。论文及代码已开源（https://jyopari.github.io/posts/seal），相关讨论在Hacker News引发125点赞和35条技术评论。