35B模型跑赢1T：BigBang用纯AI合成数据实现自我演进
量子位 · wechat · 2026-08-07
无尽前沿团队发布首个基于递归自我改进（RSI）原生训练的基座模型 BigBang-V1。该模型参数规模35B，后训练数据100%由AI自主合成，在多项高难度科研评测中拿下35B模型第一，甚至超越1T级的模型。
核心创新在于一套自演化合成数据管线：
- 双Agent协同：Generator Agent负责提出并解决前沿科学任务，Critic Agent从对抗角度审查并筛选数据。
- 内外双循环：内循环实现AI自我对弈生成数据；外循环利用真实训练结果反向校准Critic，防止数据坍缩。
- 任务标准：以同时具备前沿性和可验证性的科学任务作为训练载体，让数据生产系统随模型能力一起进化。
这种机制打破了人类逐题产出数据的瓶颈，让AI自主决定下一代模型该学什么，在生物信息学定位、论文代码复现等复杂任务中展现出强大的多步证据验证和自我纠错能力。
所属事件:中国团队发布BigBang-V1：35B模型击败万亿参数巨兽(3 条相关)→
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