Penilaian Inti:Model besar adalah komponen cerdas yang kuat, tetapi bukan sistem yang mampu mempertahankan dirinya sendiri. Ia telah memiliki kemampuan yang dapat digunakan dalam pemahaman, generasi, penalaran, dan pemanggilan alat, sehingga dapat berperan sebagai pengusul hipotesis dan produsen kode berkualitas tinggi; namun ia kekurangan mekanisme keadaan, tujuan, dan umpan balik yang diperlukan untuk berevolusi secara berkelanjutan sepanjang siklus hidup.
Tiga jenis batas struktural:
- Batas keadaan:jendela konteks terbatas dan kurangnya memori persisten lintas sesi membuat proyek jangka panjang tidak dapat bertahan sendiri;
- Batas tujuan:masalah nyata sering melibatkan konflik multi-tujuan dan pertimbangan preferensi, sehingga model sulit memberikan standar pemilihan yang dapat dipertahankan secara mandiri;
- Batas umpan balik:kurangnya mekanisme evaluasi, seleksi, dan eliminasi yang dapat dijalankan membuat solusi yang dihasilkan tidak dapat diverifikasi secara objektif dan dipertahankan secara iteratif.
Kesimpulan:Peningkatan kemampuan model ≠ peningkatan kemampuan sistem. Kemampuan adalah snapshot, lingkungan adalah proses. Model besar harus ditanamkan ke dalam siklus evolusi "generasi—evaluasi—seleksi—akumulasi": dengan kecerdasan kolektif untuk mempertahankan keragaman kandidat, model proksi untuk menekan biaya evaluasi yang tinggi, serta mekanisme seleksi dan akumulasi untuk menyimpan pengalaman yang efektif, barulah kecerdasan dapat beradaptasi dalam lingkungan yang dinamis. Inilah titik pijakan EvoX, yang juga memberikan argumentasi urgensi bagi "objek evolusi yang diperluas dari parameter ke program", "evolusi metode itu sendiri", dan "persistensi tingkat proyek" pada tahap berikutnya.
Diagram Perbandingan Tumpukan Kemampuan Tunggal Model Besar dengan Siklus Evolusi Tingkat SistemSisi kiri memperlakukan model besar sebagai tumpukan kemampuan mandiri, di mana pemahaman, generasi, penalaran, dan pemanggilan alat hanya menghasilkan snapshot statis; sisi kanan menurunkan LLM menjadi sebuah modul yang tertanam dalam siklus "generasi—evaluasi—seleksi—akumulasi", dengan kecerdasan kolektif mempertahankan keragaman kandidat, model proksi menekan biaya evaluasi, serta mekanisme seleksi dan akumulasi menyimpan pengalaman yang efektif, yang menunjukkan bahwa peningkatan kemampuan model tidak sama dengan peningkatan kemampuan sistem.
