字节跳动发现新扩展定律，或可延续AI繁荣

字节跳动（TikTok母公司）旗下Seed AI团队本周四发表研究论文，揭示了一项可能改变AI发展轨迹的新发现：人工智能智能体（AI agent）通过在现实世界中执行任务，其学习速度每三个月即可翻倍。这一被称为“新扩展定律”的发现，正值传统AI训练方法遭遇瓶颈之际，为行业提供了继续进步的替代路径。

长期以来，AI领域的进步主要依赖向模型注入更多数据和算力的“蛮力”方法。但OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）等业界领袖已警告，这种模式不可持续。与此同时，美国研究机构Epoch AI预测，公开可用的、人类生成的文本数据可能在未来六年内耗尽。数据枯竭的阴影迫使行业寻找新出路，而字节跳动的发现恰好指向了一种可能：让AI在部署后从真实环境中持续学习。

为了量化这种学习能力，研究团队开发了名为EdgeBench的基准测试套件。该套件包含134项超长时间任务，涵盖软件工程、科学发现、形式数学和专业知识工作等领域。每项任务要求AI智能体连续运行至少12小时。在总计超过38,000小时的环境交互实验中，团队测试了五个前沿模型，包括Anthropic的Claude Opus 4.8、OpenAI的GPT 5.5和GPT 5.4，以及中国智谱AI和DeepSeek的模型。

数据揭示了一个清晰的模式：AI智能体的性能提升遵循高度可预测的数学曲线。这意味着，即使传统预训练带来的增益逐渐减弱，通过实践经验，AI能力仍可按照可预测的方式持续增长。字节跳动团队在论文中主张：“部署后从丰富环境中学习，理应获得与预训练同等的系统性扩展关注。”

这种适应性正变得越来越重要。随着AI智能体被整合到企业软件、科学研究和工程项目等现实场景中，它们不能仅依赖初始训练获取的静态知识，而需要在工作中不断进化。正如研究人员在EdgeBench官网上的总结：“智能体从环境中学习并提升任务表现的能力，是在现实世界中大规模部署AI系统的核心。”