硅谷当前最前沿的共识在于Recursive Self-Improving，即让AI参与迭代自身的模型、算法与研发流程。随着模型能力激增，传统的标注数据已成为制约性能的瓶颈，上海交大人工智能学院、深势科技与上海算法创新研究院联合推出的BigBang-V1，给出了行业内首个基于原生自演进路线的解决方案。
BigBang-V1采用了35B参数规模，推理时激活约3B参数，支持高达262K的长上下文。最核心的突破在于其后训练数据实现了100%的AI自主合成。该模型在长程搜索、代码开发及科学研究评测中表现优异，拿下了全部35B量级模型中的10项第一，甚至在多项高难度科研任务上击败了1T级的DeepSeek V4 Pro Preview。
在生物信息学等复杂任务中，模型展现了极强的证据组织与自我纠错能力。例如在处理转座子定位时，它能通过证据约束映射锁定坐标；在论文复现中，它能够主动识别冒烟测试中的逻辑漏洞，并优化代码逻辑。这种将多步推理转化为可验证结论的能力，正是科研级AI的核心护城河。
BigBang-V1的出现标志着AI Agent从“工具调用”向“认知循环”的本质飞跃。相较于当前主流的Harness外壳方案或单纯依赖人工清洗的数据策略，该项目通过构建“前沿性+可验证性”的数据闭环，解决了数据生产随着模型迭代而枯竭的结构性困境。它不仅仅是一个模型，更是一套自动进化的科研范式，与Jeff Dean在Discovery Loop中提出的自动化科学研究路径高度同源。在未来的Agent生态中，这种能够自主挖掘知识边界、通过反馈回路自我修正的“原生自演进”模型，将比单纯堆叠参数或指令微调的Agent更具韧性，它将使AI从单纯的“信息检索器”进化为具备底层科研能力的“自主实验室”，彻底重塑AI Agent的研发范式与边界。
