AGI Next：自主学习？让AI越来越懂“你”

原创 keta1930 云星AI 2026年1月12日 23:17 广东

自主学习：让AI越来越懂"你"

引言

2025年，"自主学习"成为硅谷AI圈最热门的话题之一。在咖啡馆、在技术论坛、在各大实验室的白板上，人们都在讨论：预训练走完了七八成的收益，强化学习也开始进入深水区，下一个范式是什么？

很多人把目光投向了自主学习。但当你追问"什么是自主学习"时，每个人的答案却不尽相同。有人说是模型能自己改进自己的代码，有人说是AI科学家能独立做研究，有人说是系统能从用户反馈中持续进化。

这些答案都对，但都不够完整。

本文试图从一个更本质的角度来理解自主学习：它不仅是模型能力的持续提升，更是对每一个个体体验的持续改善。

---

一、自主学习的本质定义

让我们先给出一个更精确的描述：

对每一个个体i，在时间t上，体验s(i,t)是单调改善的。

这个定义有三个关键要素：

第一，"每一个个体"。 不是整体平均水平的提升，而是对每一个具体用户的体验都在变好。这是群体层面学习和个体层面学习的根本区别。

第二，"时间维度"。 自主学习必须包含时间的概念。今天的AI比昨天更懂你，明天比今天更懂你。这不是一次性的训练，而是持续的进化。

第三，"单调改善"。 体验不能倒退。学了新东西不能忘记旧的，适应了新场景不能丢失对旧场景的理解。

这与当前的模型训练范式有本质不同。当前的范式是：收集数据 → 训练模型 → 部署上线 → 收集新数据 → 重新训练。这是离散的、批量的、群体层面的。而自主学习应该是连续的、实时的、个体层面的。

---

二、"你"是谁：场景与环境的概念

当我们说"让AI越来越懂你"时，这个"你"究竟指什么？

表面上看，"你"是一个人——用户张三、用户李四。但更准确地说，"你"代表的是人背后的场景和环境。

一个人的工作环境可能是Office三件套，他需要AI帮他处理文档、制作PPT、分析表格。他有一套工作中不得不遵守的规范，有自己习惯的格式和风格。

另一个人是代码工程师，他有自己的编码习惯、偏好的技术栈、团队的代码规范。他希望AI能记住这些，而不是每次都从头解释。

更复杂的是，人的场景和环境是会变化的。

一个人可能一年前专注于机器学习的学习，一年后已经转向强化学习。如果AI的记忆是参数化到模型内部的，那么模型可能会认为这个用户"同时关注机器学习和强化学习"，但实际上用户已经不再关注机器学习了。

这就引出了一个核心问题：当环境变化时，记忆如何取舍？

---

三、记忆的本质：有损是可以接受的

当前工程上已经有一些解决思路，比如mem0等记忆项目，通过向量数据库存储用户的偏好，在合适的时候将其添加到上下文中。

但这种方案有一个明显的问题：模型上下文窗口有限。随着交互次数越来越多，记忆数据也将越来越大。我们只能将部分信息添加到上下文中，这意味着必然有信息损失。

这是否意味着当前方案是有缺陷的？

不一定。我们需要追问一个更根本的问题：人类的记忆难道不是有损的？

人类的记忆系统有几个特点：

• • 工作记忆容量有限：大约只能同时处理7±2个信息块

• • 情景记忆会遗忘，但语义记忆会保留：你可能忘了上周二中午吃了什么，但你记得自己不喜欢香菜

• • 遗忘曲线：大部分具体信息在24小时内就会丢失

但人类依然能够高效地运作。为什么？

因为问题的关键不是"有损"，而是"如何智能地选择保留什么"。

一个可能的方向是：记忆不应该是"存储事件"，而是"提炼规则"。

具体事件："用户上次让我用简洁风格回答"
     ↓ 抽象
抽象规则："用户偏好简洁"
     ↓ 压缩
用户特征：[简洁度偏好: 高]

这正是当前一些先进的Coding Agent（如Claude Code）的核心思想之一：规则和规范驱动。通过Claude.md、AGENT.md等文件，将用户的规则显式地保存下来。这些不是具体的事件记录，而是抽象出来的规范和偏好。

---

四、记忆的整理机制：AI的"睡眠"

杨强教授在一次讨论中提到了一个有趣的类比：人类每天晚上睡觉，其实是在清理噪音，使得第二天可以把准确率持续提升，而不是错误的累积。

AI可能也需要类似的"整理"机制：

• • 定期合并相似记忆：将多次相似的交互合并为一条规则

• • 检测并解决冲突记忆：当发现矛盾的信息时，根据时间和频率判断哪个更可信

• • 删除长期未激活的记忆：长期不被提及的信息逐渐衰减

这可以用一个简单的公式来描述：

记忆强度 = 初始强度 × 时间衰减因子 × 近期激活次数

长期不被提及的"机器学习"记忆会逐渐衰减，但如果用户突然再次提到，可以被"激活"恢复。某些被标记为"核心偏好"的记忆衰减更慢。

这种机制使得记忆系统能够自适应地处理环境变化：旧的、不再相关的信息自然淡出，而核心的、稳定的偏好得以保留。

---

五、用户说明书：让你"可被快速理解"

如果"为每个人训练一个专属模型"在可预见的未来都不可行，那我们可以换一个思路：

不是让医生记住每个病人，而是病人有一份病历，医生每次看病历就能快速理解。

这意味着：

• • 用户有一个高度压缩的"用户协议"或"用户说明书"

• • 这个说明书是结构化的、可机器解析的

• • 模型能够在几百token内"加载"你的核心特征

这个"用户说明书"可以是：

• • 显式的：用户自己撰写的偏好设定

• • 隐式的：从历史交互中自动提炼

• • 动态的：随着交互不断更新

本质上，这是在维护一个用户的记忆数据库。这个数据库就是用户的"说明书"，它会定期更新、合并、检测冲突、删除长期未激活的记忆。

模型本身不需要"记住"你，它只需要能够"理解"你的说明书。这把问题从"如何让模型持续学习"转化为"如何维护一个高质量的用户画像"。

---

六、记忆的层级结构

并非所有记忆都是平等的。一个更合理的设计是将记忆分为不同的层级：

层级	内容	更新频率	衰减速度
身份层	用户的基本属性、核心偏好、长期习惯	低频	慢
任务层	当前正在进行的项目、近期关注的领域	中频	中等
会话层	本次对话的上下文、临时需求	高频	快（会话结束即清除）

举个例子：

• • 身份层："用户是后端工程师，偏好简洁的代码风格，使用Python"

• • 任务层："用户最近在做一个强化学习项目，使用PyTorch"

• • 会话层："用户这次想讨论PPO算法的实现细节"

不同层级有不同的更新策略和衰减速度。身份层的信息应该非常稳定，除非有明确的信号表明用户的基本属性发生了变化。任务层的信息会随着项目的推进而演变。会话层的信息则是临时的、局部的。

这种分层结构使得系统能够同时处理稳定性和灵活性：核心身份保持稳定，任务随时间演进，会话保持灵活。

---

七、两个层面的持续学习

在讨论自主学习时，我们需要区分两个不同的层面：

群体层面的持续学习：模型从所有用户的数据中学习，整体能力变强。这已经在发生——每一代模型都比上一代更强，部分原因就是利用了更多的用户交互数据。

个体层面的持续学习：模型对每个用户单独变好，越来越懂"你"这个特定的人。这是真正的难点。

群体层面的学习相对容易：数据量大，可以用标准的训练流程，模型参数统一更新。

个体层面的学习则面临根本性的挑战：

• • 无法为每个用户训练一个模型（成本不可接受）

• • 将所有用户的偏好塞进一个模型（会相互干扰）

• • 纯粹依赖上下文（窗口有限、检索有损）

也许一个务实的思路是：个体层面的"持续学习"不需要做到"个体参数化"，而是做到"个体体验优化"。

通过更好的记忆管理、更智能的上下文选择、更精准的用户表征，让每个人感觉模型越来越懂自己——即使模型的参数并没有为他专门改变。

这是工程问题，不是训练问题。但效果可能足够好。

---

八、ToB与ToC：两种不同的战场

自主学习在ToB和ToC场景下面临完全不同的挑战。

维度	ToC	ToB
环境	多变、模糊、个人化	相对固定、可定义
反馈信号	难以量化（满意度？开心？）	明确（收益、效率、准确率）
用户数量	海量个体，每个人都不同	有限场景，可以逐个优化
目标函数	不清晰，难以定义什么是"好"	可定义，可测量

正如林俊旸在讨论中提到的：在推荐系统时代，个性化的指标是点击率、购买率，非常明确。但在AI时代，覆盖到人类生活方方面面的时候，真正的个性化的衡量指标是什么？我们其实不太知道。

这可能意味着，近期自主学习的突破更可能发生在ToB场景：

• • 交易Agent：在交易中犯错，总结经验，记住特定市场的规律，下次避免同样的错误

• • 编码Agent：熟悉特定代码库的结构，记住团队的编码规范，越用越顺手

• • 客服Agent：学习特定公司的产品知识，记住常见问题的处理方式

这些场景有明确的reward信号，有相对固定的环境，有可量化的改进指标。这让"持续迭代"成为可能。

而ToC场景的自主学习，可能需要等待更根本的突破——无论是在评估方法上，还是在个性化技术上。

---

九、已经在发生的未来

最后，值得指出的是：自主学习并不是一个遥远的未来愿景，它已经在以某种形式发生了。

姚顺雨在讨论中提到：

"ChatGPT利用用户数据拟合聊天风格，使它的感觉越来越好，这是不是一种自我学习？Claude Code已经写了Claude Code这个项目95%的代码，在帮它自己变得更好，这是不是一种自我学习？"

答案是：是的，这些都是自主学习的早期形态。只是它们还局限在特定场景下，还没有达到我们期望的那种"通用的、个体化的、持续的"状态。

也许自主学习不会是一个突然的范式转换，而是一个渐进的过程：

• • 从群体学习到个体学习

• • 从离散更新到持续进化

• • 从被动响应到主动理解

这个过程已经开始了。我们正站在一个有趣的时间点上：足够早，可以参与塑造它的方向；又足够晚，可以看到它的雏形。

---

结语

自主学习的本质，是让AI真正成为一个"越来越懂你的伙伴"。

这需要解决一系列技术和工程问题：如何智能地选择保留什么记忆，如何设计有效的记忆整理机制，如何构建多层级的用户画像，如何在ToB和ToC场景中找到各自的突破口。

但更根本的，这需要我们重新思考"学习"的定义。

学习不仅是参数的更新，更是对每个个体体验的持续改善。学习不仅发生在训练时，更发生在每一次交互中。学习的目标不仅是变得更强，更是变得更懂"你"。

当AI真正实现了这种意义上的自主学习，它将不再是一个工具，而是一个真正的智能伙伴——一个越用越顺手、越聊越懂你的存在。

这个未来，正在到来。