【技术文章】AI实现自我进化！汽车行业将迎来颠覆性变革？TextGrad大模型优化登顶Nature

原文：《Optimizing generative AI by backpropagating language model feedbacks 》

作者：Mert Yuksekgonul, Federico Bianch, Joseph Boen, Sheng Liu, Pan Lu,

Zhi Huang, Carlos Guestrin & James Zou.

简介：AI终于能“自我反省”了！MIT团队在《Nature》发表的最新研究提出TextGrad，让大语言模型通过自然语言反馈实现自我优化，彻底告别传统依赖人工标注和数值梯度的训练方式。只需一句“你的代码边界条件有漏洞”或“这段驾驶决策不够安全”，AI就能自动修正并提升性能。这一技术已在问答、代码、医疗等领域超越传统方法，而汽车行业将成为其最具潜力的落地场景——从自动驾驶到智能座舱，AI的“自我进化”能力即将重塑未来出行体验！

关键词：large language models (LLMs)；AI;TextGrad

编译：复旦大学林燕丹课题组 郭子固

指导：林燕丹

传统AI优化依赖人工设定目标函数和数值计算，而TextGrad通过自然语言反馈驱动AI自我改进。这种“听懂批评—自主优化”的能力，将为汽车智能系统带来革命性突破：

1. 自动驾驶：让AI学会“老司机”的决策逻辑

• 实时行为优化：当自动驾驶系统在模拟中做出激进变道或急刹时，语言模型可生成反馈如：“变道未考虑侧后方卡车速度，建议延迟1秒并增大安全距离。”TextGrad据此动态调整规划算法，提升驾驶平滑性和安全性。

• 可解释性升级：AI的决策依据不再黑箱——优化过程伴随自然语言解释，例如“优先保护行人而非绿化带”，让车企和监管方清晰理解AI逻辑。

2. 智能座舱：灯光、语音交互的“人性化”迭代

• 健康光环境自适应：座舱灯光系统根据用户反馈（如“夜间光线太刺眼”）或语言模型建议（“建议色温降至3000K，蓝光强度降低20%”）自动调整参数，匹配人体节律。

• 语音助手进化：若用户抱怨“导航播报太啰嗦”，TextGrad可优化语音生成模块，输出更简洁的指令，甚至模仿用户偏好的播报风格。

3. 车载软件：代码自动Debug，OTA升级效率翻倍

• 故障自修复：车载系统代码出现漏洞时，语言模型可指出“内存泄漏风险位于第203行”，TextGrad自动生成补丁并验证，大幅缩短OTA更新周期。

• 个性化功能开发：用户提出“想要堵车时自动播放冥想音乐”，AI通过反馈链快速迭代功能原型，减少人工开发成本。

4. 供应链与制造：AI加速设计—测试闭环

• 零部件设计优化：语言模型分析仿真结果后反馈：“当前电池散热结构气流效率低，建议增加导流槽密度。”TextGrad驱动生成新设计方案，缩短研发周期。

• 生产线缺陷检测：质检AI通过文本反馈学习更精准的缺陷描述（如“焊缝气泡直径>2mm需返工”），持续提升检测准确率。

TextGrad的核心创新在于用自然语言反馈（NLF）替代传统数值梯度，实现生成式AI的自我优化。其技术框架包含以下关键设计：

1. 语言梯度（Textual Gradient）的数学抽象

传统深度学习依赖损失函数的数值梯度来更新参数，而TextGrad将梯度定义为：

这里的 ∇f表示“语言梯度操作符”，它通过调用语言模型，基于当前变量的表现生成自然语言反馈，例如：“你可以通过加入更多上下文信息改进当前prompt”更新变量的“梯度下降”步骤被定义为：

该更新并不基于数值减法，而是基于语言模型将批评性文本反馈转化为新版本的变量（如新prompt、新代码、新答案），从而完成一次迭代。TextGrad的设计兼容PyTorch风格，用户可照常定义模型变量θ、损失函数L、目标输出y与预测输出ŷ等，只是将传统反向传播中计算出的数值梯度 ∂L/∂θ 替换为自然语言形式的 ∇LLM。

图1是对 TextGrad 核心概念、对比优势和应用广度的视觉总览，它通过 a 到 g 的小图分模块说明了：TextGrad 如何从传统神经网络的数值梯度出发，跨越到语言反馈驱动的“语言梯度”，再展示其在多个实际场景中的优化能力。

图1 TextGrad 核心概念、对比优势和应用广度

与传统的数值反向传播不同，TextGrad 用自然语言模型生成的“文本反馈”作为优化信号，形成一条新的语言级反向传播路径。如图2中，a示例展示了在一个包含两个语言模型调用的系统中，TextGrad 如何实现类反向传播过程。无论输出变量是否存在后继节点，系统均采用统一的重载符号处理梯度传播。图中绿色文本表示当前迭代中被优化的目标变量。b展示了“文本梯度算子”（∇LLM）的具体实现方式。该算子通过语言模型生成对目标变量的自然语言反馈，提供批判性建议，用以指导后续优化方向。TextGrad 利用这些文本建议，引导系统迭代更新，逐步生成更优的输出。这个过程像极了人类之间的“提建议-修改-再提交”循环，但它发生在模型与模型之间，让AI真正具备了自我修正、自我成长的能力。

图2 TGD 与 TextGrad 语言反向传播机制的示意实现

2. 与PyTorch兼容的工程实现

TextGrad沿用了PyTorch的API设计（如autograd），但将反向传播中的数值计算替换为语言模型调用。例如：

• 变量：可以是自然语言、代码、图像描述等非结构化数据。

• 函数：支持黑盒组件（如LLM、仿真器、搜索API）。

• 优化器：采用“语言反馈迭代器”，通过多轮NLF逐步优化目标变量17。

3. 多模态反馈的泛化能力

TextGrad不仅限于文本任务，还可处理多模态反馈。例如：

• 自动驾驶：仿真器生成的自然语言报告（如“变道加速度超出舒适阈值”）可优化控制参数。

• 智能座舱：用户语音评价（“灯光太刺眼”）被转化为色温调整指令17。此外，如图3，在 Chameleon 等多模块 agent 系统中，TextGrad 可对每一个模块（如文档检索、图像分析、推理解释等）生成独立的语言反馈，从而使整个推理链条逐步收敛至正确路径，在视觉问答任务中仅3轮优化便实现了7%以上的性能提升。这些实验充分说明，TextGrad 不只是一个算法原型，而是一种真正意义上的“跨任务通用优化引擎”，它不依赖传统梯度、不受限于任务模态，只要系统的输出可以被理解、被评论，它就能实现语言驱动的自我改进。这种框架也许正在为下一代具备自我反思、自我进化能力的AI系统打下基础。

图3 优化复合型 AI 系统：TextGrad 在多模块智能流程中的应用表现

4. 避免“幻觉反馈”的保障机制

为防止语言模型生成错误反馈，TextGrad引入：

• 反馈验证循环：通过另一LLM或规则引擎校验反馈的合理性。

• 多专家投票：聚合多个LLM的反馈，取共识作为最终梯度57。

5. 与传统优化的对比优势

这一框架已在代码生成、医疗决策等任务中验证有效性，例如将GPT-3.5的数学推理准确率从72.9%提升至91.9%17。