深度综述: AI 仿真如何接管智能生产的每一环
Latent Space · rss · 2026-08-22
文章提出 AI 生产管线正逐步从人类制作转向模型制作，虽然精度可能略有下降（10% worse），但成本和速度优势巨大（100x cheaper, 10000x faster）。文章详细梳理了八个阶段的“合成化”进程：
- 奖励信号 (2022): InstructGPT 用奖励模型取代人类打分，RLAIF 实现自我批评。
- 训练数据 (2023): Phi 系列证明合成数据质量优于原始数据，Nemotron-4 工业化生成管线。
- 教师 (2023): Alpaca/Vicuna/DeepSeek-R1 证明大模型是更好的老师，蒸馏成为标配。
- 课程 (2024): Self-Rewarding LM 等让模型自行生成任务并自我改进，替代手工课程设计。
- 研究员 (2026): Karpathy 的 autoresearch 展示了全自动实验循环，AlphaEvolve 发现新算法。
- 环境 (2026): GLM-5.3 和 Ornith-1.5 实现端到端合成环境、判据和验证，解决 RL 瓶颈。
- 人类受试 (2025): Simile 通过后训练恢复人类偏见，用数字人替代焦点小组和 AB 测试。
- 物理世界 (进行中): 虚拟细胞和 AI for Science 尝试压缩物理世界，但真实实验反馈仍不可替代。
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