ขอบเขตความสามารถของโมเดลขนาดใหญ่และการวิวัฒนาการต่อเนื่องระดับระบบ

โมเดลขนาดใหญ่ได้กลายเป็นฐานความสามารถที่เชื่อถือได้แล้ว：การเข้าใจความหมาย การสร้างโค้ดและแนวทางแก้ไข การให้เหตุผลหลายขั้นตอน การเรียกใช้เครื่องมือและฟังก์ชัน——เพียงพอต่อรูปแบบปฏิสัมพันธ์แบบ "ตั้งคำถามแล้วได้ตัวเลือกออกมา" แต่ยิ่งฐานแข็งแกร่งเท่าไร ก็ยิ่งกลบข้อเท็จจริงเชิงวิศวกรรมได้ง่ายขึ้นเท่านั้น：โมเดลมีหน้าที่สร้างความเป็นไปได้ แต่ระบบต้องเป็นผู้รับผิดชอบวงจรปิด。หน้านี้ต้องการพิสูจน์ขอบเขตความสามารถนี้ และเหตุใดการวิวัฒนาการต่อเนื่องจึงเป็นความรับผิดชอบระดับระบบ ไม่ใช่การต่อยอดตามธรรมชาติของความสามารถโมเดล

หนึ่ง、ส่วนที่ฝั่งโมเดลทำได้แล้ว

• การเข้าใจความหมาย：แปลงความต้องการที่คลุมเครือให้เป็นคำอธิบายปัญหาที่นำไปปฏิบัติได้ พร้อมระบุข้อจำกัดและเป้าหมายที่ซ่อนอยู่
• ความสามารถในการสร้าง：สร้างโค้ด การตั้งค่า แนวทางและคำอธิบายได้ภายในไม่กี่นาที และแก้ไขตนเองได้ภายในบทสนทนาเดียวกัน
• การให้เหตุผลหลายขั้นตอน：ทำงานแยกส่วน การอนุมานแบบลูกโซ่ และการอธิบายการเลือกได้ มีรูปแบบผลลัพธ์แบบ "เสนอตัวเลือกพร้อมอธิบายเหตุผล" โดยธรรมชาติ
• การเรียกใช้เครื่องมือ：กระตุ้นการค้นคืน การคำนวณ และอินเทอร์เฟซภายนอกผ่านการเรียกฟังก์ชัน เชื่อมผลลัพธ์ทางภาษาเข้ากับการกระทำจริง

สี่ข้อนี้รวมกันหมายความว่า "การสร้างตัวเลือก" แทบไม่มีต้นทุนแล้ว ทรัพยากรที่หายากจริง ๆ ไม่ใช่จำนวนตัวเลือก แต่เป็นกลไกที่สร้างแรงกดดันในการคัดเลือกต่อตัวเลือก。

สอง、ช่องว่างเชิงโครงสร้าง：บทสนทนาเดียวไม่อาจปิดวงจรได้

• สถานะในบทสนทนาสูญหายง่าย：เมื่อบริบทหมดลง หน่วยความจำข้ามงานก็ขาดตอน บทเรียนที่ได้จากรอบก่อนไม่สามารถเข้าสู่รอบถัดไปได้โดยอัตโนมัติ
• ขาดค่าความจริง：โมเดลไม่สามารถกำหนดได้เองว่า "อะไรถือว่าถูก" และไม่สามารถให้เกณฑ์การประเมินที่เป็นอิสระจากผลลัพธ์ของตนเองได้
• ขาดการจัดตารางการทดลอง：การทดสอบ基準แบบกลุ่ม การทดสอบนัยสำคัญทางสถิติ การตัดสินความสอดคล้องกับข้อจำกัด ตลอดจนการดำเนินการในสภาพแวดล้อมจริงที่มีต้นทุนสูง ล้วนไม่อยู่ในขอบเขตการควบคุมของโมเดล

ข้อสรุปชัดเจน：โมเดลไม่สามารถทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ได้ด้วยตนเองภายในบทสนทนาเดียวหรืองานเดียวการสร้างตัวเลือก—การตรวจสอบในสภาพแวดล้อม—การตกผลึกผลลัพธ์วงจรปิดนี้ นี่ไม่ใช่เรื่องความสามารถไม่พอ แต่เป็นเพราะความรับผิดชอบไม่ได้อยู่ที่โมเดลตั้งแต่แรก。

สาม、งานสี่ประเภทที่ฝั่งระบบต้องเข้ามาเสริม

1. การสร้างตัวเลือกและการกลายพันธุ์：จัดระเบียบผลลัพธ์ของโมเดล ขยายและจัดโครงสร้างพื้นที่ค้นหาอย่างเชิงรุก
2. การสร้างและเรียกใช้สภาพแวดล้อม：สร้างสภาพแวดล้อมการทดลองที่ทำซ้ำได้ รับผิดชอบการจัดตาราง การดำเนินการ และการตรวจรับ
3. การประเมินและการคัดเลือก：กำหนดค่าความจริงและตัวประเมิน ทำการเรียงลำดับ คัดเลือก และตัดสินนัยสำคัญ
4. การสะสมและนำกลับมาใช้：บันทึกผลสำเร็จและบทเรียนความล้มเหลวลงหน่วยความจำระยะยาว กลายเป็นจุดเริ่มต้นของงานครั้งถัดไป

หลักการแบ่งงานมีเพียงประโยคเดียว：โมเดลมีหน้าที่สร้างความเป็นไปได้ ระบบมีหน้าที่สร้างแรงกดดันในการคัดเลือกและเก็บรักษาประวัติ。ทั้งสองไม่อาจทดแทนกันได้——หากไม่มีโมเดล ระบบก็ไม่มีความหลากหลายให้คัดเลือก；หากไม่มีระบบ โมเดลก็ต้องเริ่มจากศูนย์ซ้ำแล้วซ้ำเล่า

สี่、การเปลี่ยนเกณฑ์ตัดสิน：จาก "ผลลัพธ์ครั้งเดียวดีแค่ไหน" สู่ "การปรับปรุงสะสมได้หรือไม่"

การวัดว่าระบบหนึ่ง ๆ กำลังวิวัฒนาการจริงหรือไม่ เกณฑ์ไม่ควรเป็น "ผลลัพธ์ครั้งเดียวดีแค่ไหน" แต่ควรเป็น "การปรับปรุงสะสมข้ามงานและข้ามรอบ Agent ได้หรือไม่" ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมแต่ไม่อาจสืบทอดได้โดยแท้จริงแล้วยังคงเป็นการใช้ครั้งเดียว เมื่อผลลัพธ์ของทุกงานถูกตกผลึกเป็นสินทรัพย์เชิงวิศวกรรมที่นำกลับมาใช้ได้——โค้ด การตั้งค่า ตัวประเมิน ชุดกรณีที่ล้มเหลว——จุดเริ่มต้นของงานถัดไปก็สูงกว่าครั้งก่อน นี่คือวิวัฒนาการต่อเนื่องระดับโครงการ。แนวปฏิบัติของ EvoX ได้มอบกระบวนทัศน์การตกผลึกเชิงวิศวกรรมที่มั่นคงและเชื่อถือได้：ข้าม Agent และรอบงาน ตกผลึกประสบการณ์เป็นสินทรัพย์ แทนที่จะทิ้งไว้ในบันทึกบทสนทนา

สุดท้ายขอขีดเส้นแบ่งกับหัวข้อที่ใกล้เคียง：หน้านี้พิสูจน์เพียงว่า "เหตุใดจึงต้องมีวิวัฒนาการต่อเนื่องระดับระบบ”，不展开算法自身的双层演化机制（见后续 MetaDE 相关内容）。