我一直觉得“让AI自己改自己的错”是句正确的废话
它的思路特别简单：AI在运行时会犯错，你把正确答案喂给它，它就自动把这个“错误→正确”的对子收集起来，用来微调自己。相当于它每次犯错都在给自己攒训练数据，攒够了就原地自我迭代一次。
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这个循环最妙的地方在于，它把人工反馈变成了免费的监督信号。以前做微调得雇人标注，现在直接拿系统和用户互动时产生的修正当数据源。而且它不是一次性跑完，是持续性地边干活边学习，越用越懂事。
不过我也在想一个问题——如果AI只盯着自己的错误样本反复练，会不会过拟合到“只记得这次怎么改对”而丧失泛化能力？比如它在代码生错时被你纠正了，下次遇到类似的bug可能没问题，但换个新场景会不会更懵？这种自我对弈式的训练，理想状态是像人一样从错误中举一反三，但现实很可能是陷入局部最优。如果它能配合一些评测集做随机抽样验证，可能更稳。
另外它的机制其实很像在线强化学习，但比RLHF轻量得多，不需要人类写奖励模型，只要用户有反馈就行。对于个人开发者或者小团队想快速把一个模型调教成“知错能改”的私有人设，这个方向值得盯一下。
有点期待看到它在真实业务里跑几个月的效果，毕竟纸上谈兵容易，真让模型自己养自己的数据，还得看看会不会养歪。
