AI 的下一个 Scaling Law：允许模型持续存活与积累经验

imjustnewatai · x · 2026-08-06

作者指出，当前 AI 发展模式存在局限：模型在训练后即被“冻结”，无法像人类那样通过记住失败、积累工具和直觉来持续变强。但随着推理、工具调用、记忆和持久化智能体的发展，AI 正在获得类似“后天教育”的能力。

作者认为，未来的模型应该能在处理长周期任务（如耗时一个月的癌症研究）时，通过经验积累实现自我提升。当这些经验被用于训练下一代模型时，递归自我改进将真正发生。由此提出一个核心观点：下一个重要的扩展定律，可能就是允许 AI 存活和学习的时长。