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近日，麻省理工学院（MIT）发布了一款名为SEAL的自适应语言模型框架。该框架通过自我生成微调数据和更新指令，使大型语言模型能够快速适应新的任务需求。实验表明，SEAL在少量样本学习和知识整合方面表现优异，显著提升了模型的适应性和整体性能。这一突破为大型语言模型的自主学习与持续优化提供了全新方向，也为人工智能领域的发展注入了新动能。

近日，麻省理工学院（MIT）开发出一种名为SEAL的新框架，旨在赋予人工智能模型更强的自我学习能力。该框架通过模拟人类的学习机制，使AI能够在没有外部数据输入的情况下持续优化自身性能。然而，SEAL并非完美无缺，其核心挑战之一是“灾难性遗忘”问题，即在不断重训练过程中，模型可能会丢失先前学到的重要知识。这一局限性限制了其在复杂、多任务场景中的应用。尽管如此，SEAL的出现仍为人工智能的自主学习领域带来了新的突破，也为未来AI模型的优化提供了重要参考。