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今天的主题是：

Self-Adapting Language Models

Summary

该论文介绍了自适应大型语言模型（SEAL）框架，该框架允许大型语言模型通过生成自己的微调数据和更新指令来实现自我调整。SEAL利用强化学习来训练模型，使其能够生成“自编辑”——即指导如何更新模型权重的自然语言指令。这些自编辑通过监督微调进行持久性权重更新，从而实现模型的持续适应。实验表明，SEAL在知识整合和少样本泛化方面均优于现有基线，为语言模型响应新数据进行自主学习和扩展开辟了新的途径，尽管它仍面临如灾难性遗忘和计算开销等挑战。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2506.10943