Astar: Learning to Propose Evolution Directions for Self-Evolving Industrial AI Systems
Astar：从历史迭代中学习提出 AI 系统进化方向
🧭 自进化AI系统 · 进化方向提案 ★ 深度解读
Alibaba Group · Zhejiang University
训练专用模型从历史实验日志中学习提出有效进化方向，在 Lazada 广告召回上超越人类专家与 GPT-5.5
📌 工作参考价值（4 点）
- 用历史实验日志构建“方向提案”训练语料：将任意两个实验版本配对，用 loss 曲线判定优劣，可把稀疏迭代日志扩展成密集监督信号；同时用 AST 清理、配置白名单去除无关改动，适合在广告/推荐模型迭代日志上复用。
- 训练轻量 reward model（0.6B 即可 AUC 0.8094）预测改动是否提升指标，替代真实训练验证做候选筛选和 RL 奖励，可大幅降低 AutoML/实验平台试错成本；在业务上可用来预筛离线实验参数。
- 生成式方向提案用分层约束（主方向→模块→具体动作）代替直接输出，显著压缩搜索空间；在推荐系统自动调参、召回模型结构搜索等场景可以借鉴，让 LLM 按固定层级生成，提高可控性。
- 闭环设计：把每次真实执行结果回收为训练样本，让提案模型随目标系统一同进化，避免“静态模型过时”；可集成进现有模型迭代平台，实现每周自动产生并验证多个改进方向。