R1、A2A、Self-Rewarding：2025 自进化大模型的技术断层正在形成

大模型的迭代速度快得像风暴。你会明显感觉到一个变化——模型越来越不像“被训练出的静态产物”，而更像“会自己进化的生物系统”。
尤其是从 DeepSeek-R1、A2A（Answer-to-Answer）、以及 Self-Rewarding（自监督奖励） 这几个关键方向开始，2025 的大模型路线正在出现一个新的技术断层：
模型不再依赖人类给“标准答案”做微调，而开始学会自己判断、自己纠偏、自己优化。

这是一个巨大的范式转折，也正是本文想带你深入理解的主题。

在这篇文章里，我不希望堆知识点，也不希望一上来就甩术语；我希望你能顺着我的叙事，真正“看到”这些技术的内在逻辑，看到它们为什么出现、它们真正解决了什么痛点、以及它们如何向“自治模型”（Self-Improving Models）迈进。

在你继续往下读之前，想象一个真实的问题——
假如你今天训练一个模型写代码，谁来告诉它写得好不好？
如果答案仍然是“标注员”或“人工反馈”，那你就落后了。
因为 R1、A2A 和 Self-Rewarding 正是在做一件事：
教模型自己当“老师”。

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1. 为什么自进化模型会在 2025 突然爆发？

其实这并不突然。背后的因果链非常清晰，而且几乎是行业无法避免的必然趋势。

过去的大模型训练高度依赖人类标注：
SFT（监督微调） → RLHF（人类反馈强化学习） → RLAIF（AI 反馈 RL）
这套模式有三个痛点：

1. 标注成本极高