SICOG框架：开启大模型自我进化新时代

SICOG框架引领大模型发展新方向

当下，多模态大模型深陷「数据饥渴」困境，传统依赖真实数据驱动模型能力增长的路径难以为继。在此背景下，港中文联合清华等高校提出创新性的SICOG框架，为大模型发展开辟新径。

SICOG框架的创新机制

SICOG框架引入「链式描述」技术，凭借五步渐进式视觉解析引擎，实现模型感知跃升。同时采用「结构化思维链」机制，增强模型多模态信息融合与复杂推理能力。其通过自生成数据闭环+语义一致性筛选机制，达成零人工标注下模型认知能力的持续进化。

三位一体自进化机制解析

SICOG构建了「后训练增强—推理优化—再预训练强化」的三位一体自进化机制。后训练增强利用少量高质量标注数据提升模型基础能力；推理优化在无标签多模态数据上自主推理并生成伪标签；再预训练强化将筛选后的伪标注数据用于预训练，实现模型持续进化。

描述链与结构化解题思路的作用

描述链作为结构化分步感知方法，让模型像人一样逐层理解图像。结构化解题思路作为任务驱动的推理框架，支持模型面对复杂问题时进行分步推理，二者助力SICOG构建结构化感知与推理流程。

SICOG框架的优势与实验验证

SICOG框架具备降低对高质量数据依赖、实现动态认知进化、感知与推理一体优化等优势。在12个主流多模态评测集上的实验表明，其能显著提升模型综合表现，如综合性能提升、幻觉控制能力增强等。

未来展望

SICOG框架突破传统预训练局限，为迈向自主学习型智能体奠定基础。未来引入环境反馈与持续优化机制，模型有望实现从「被动学习」向「主动成长」的跃迁。