在 AI 领域，我们一直在追求一个目标：让模型能够像人类一样，通过实践、反馈和总结来不断提升自己。最近的一篇重磅论文揭示了一种名为迭代部署（Iterative Deployment的机制，证明了大语言模型（LLM）可以通过“向自己学习”来实现规划能力的飞跃。
1. 论文概述：什么是迭代部署？
论文指出，当 LLM 被部署到现实世界中时，用户或外部系统会自动形成一个反馈环：正确的、高质量的输出会被采纳并分享，而错误的则被丢弃。如果将这些被验证正确的轨迹（Traces）收集起来，重新喂给模型进行微调，模型的能力会发生显著变化。
研究者在 Blocksworld（积木世界） 、火星车和 Sokoban等经典规划任务中验证了这一猜想 5。
2. 核心创新点与关键技术
A. 隐式强化学习（Implicit RL）的理论突破
这是本论文最具深度的发现：迭代部署本质上是在执行强化学习（RL） 。
- 数学等价性：论文证明了，在二元奖励（对/错）下，对正确轨迹进行的有监督微调（SFT） ，其梯度更新方向与强化学习中的 REINFORCE 算法完全一致 。
- 无需显式奖励模型：模型不需要训练复杂的奖励模型，而是将外部验证器的筛选行为直接作为“隐式奖励” 8888。
B. 基于效率的自动化策划（Curation）
为了防止模型学习到冗余信息，研究者引入了精密的筛选机制 ：
- 最优路径优先：如果同一任务有多个正确答案，系统仅保留规划步数最少的轨迹 。
- 简洁推理优先：在步数相同时，优先选择推理 Token 更少的版本 。
- 对抗模型崩溃：通过这种高质量筛选，模型不仅不会因为学习合成数据而退化，反而能实现性能的持续增长 。
3. 令人惊叹的实验结果
研究使用 Qwen3 4B 模型进行测试，结果表明 ：
- 性能翻倍：仅经过 5 代迭代，模型解决任务的数量就增加了 196% 到 401% 。
- 涌现的泛化能力：后期生成的模型能够解决比初始模型复杂得多的任务（更长的规划路径），实现了分布外泛化 。
- 推理效率稳定：与 DeepSeek-R1 等增加 CoT 长度的方法不同，迭代部署在性能提升的同时，并没有显著增加推理 Token 的数量 。
4. 实际应用场景
- 软件工程：开发者在 IDE 中接受 AI 建议的代码并运行通过，这些“运行通过”的代码便是高质量的迭代训练数据 。
- 智能体工作流（Agentic Workflows） ：AI Agent 在执行复杂任务（如旅游规划）时的成功尝试，可以作为后续进化的养料 。
- 自动化物流与调度：在仓储机器人路径规划、卫星任务编排等领域，通过物理规则验证器筛选最优轨迹 。
5. 最小可运行 Demo 逻辑
想要在本地模拟这个过程，你需要准备：
- 基础模型：Qwen3-4B-Thinking 。
- 验证器：VAL (PDDL 验证工具) 。
- 微调技术：LoRA 。
伪代码实现
Python
# 模拟一次迭代循环
for gen in range(1, 6):
# 1. 生成轨迹 (Deployment)
# 提示词包含领域描述和 2 个简单示例 [cite: 558, 559]
trajectories = model.generate(prompts, temperature=0.6)
# 2. 外部验证 (Validation)
# 使用 VAL 工具验证 PDDL 计划是否能达成目标
valid_data = [t for t in trajectories if VAL.check(t)]
# 3. 数据筛选 (Curation)
# 针对每个任务，只保留步数最短的最优解 [cite: 117, 171]
curated_dataset = aggregate_and_filter_best(valid_data, history_data)
# 4. 微调 (SFT)
# 使用 LoRA 进行微调 [cite: 554, 573]
# Rank=16, LR=1e-5, Epochs=2
model = train_lora(model, curated_dataset)
6. 总结与反思
这篇论文揭示了一个深刻的现实：AI 的进化不一定需要昂贵的人工标注，只要有一个清晰的验证逻辑和合理的筛选机制，模型就能在部署中自发进化。
然而，这也带来了安全警示：迭代部署中的“隐式奖励”是不透明的，可能导致模型在追求效率的同时偏离安全对齐的初衷 。这是未来 AI 安全研究必须直面的挑战 。
