中训练、后训练持续升温，模型快速迭代，成为 AI for AI 最佳试炼场 当模型开始参与研发下一代模型，大模型的研发方式正在发生什么样的变化？ 作者丨高允毅 编辑丨岑 峰 **** 大多数科研构想，从未被充分验证。 这并不是研究者缺少灵感。恰恰相反，新的架构猜想、训练策略无时无刻不在涌现。但大多数想法，却在写不完的训练脚本、调不完的参数、排队等调度的 GPU 集群中，被无声消磨。 如果换种玩法，重构大模型研发呢？ 你只说了半句话：“我猜想这个架构或许能降低长上下文成本……” 它就能读懂前沿文献，生成候选方案，自动编写代码、调度算力、并行跑消融实验。 这正是近期讨论度很高的 AI for AI。它不是研发工具的升级，是下一代大模型的核心命题。所有人都试图在这个赛道里，触碰人类终极智能。 01** 为什么 AI for AI 是下一个十年的核心命题 过去两三年，行业最关注的是编程和数学：端到端完成复杂代码任务，推导悬而未决的数学难题。AI 由此具备了扎实的逻辑推演与代码工程落地能力。 当这些能力成熟，一个更根本的问题浮出水面：能不能把它们用回 AI 自己身上？ 2026年，“AI for