SSD（Simple Self-Distillation）是 Apple 提出的一种自蒸馏方法——从 frozen 模型里多 sample，在自己的原始输出上做 SFT，让模型自我改进。本文讨论的是 SSD 的一个变种场景：inference-time 的 multi-sample selection——多 sample 之后怎么选那个“最优”。

SSD (Simple Self-Distillation) is Apple’s self-distillation method—sample from a frozen model, fine-tune on the raw outputs via standard SFT, and let the model improve itself. This post discusses a variant: inference-time multi-sample selection—how to pick the “best” one after sampling many.

第一篇说过，时间是进化唯一的裁判。但物理学告诉我们一个令人不安的事实——

在基本物理方程里，时间根本不存在。

上一篇提出了维度黑客——用合法但非常规的输入，激活 LLM 参数空间中沉默的维度。但那些例子都是人在操作：人构造中英混杂的 prompt，人设计跨域类比，人施加反直觉约束。

如果硅基要自主进化，这个动作必须由 LLM 自己完成。问题来了——

怎么让一个有认知的系统，对自己做认知之外的事？

前四篇一直在说，硅基进化的天花板是认知边界。但认知边界到底是什么？不是算力，不是数据量——是参数空间中被激活的区域太小了。

前三篇聊了进化的 eval、天花板、中庸之道。但一直绕着一个更根本的问题没碰——

进化的意义是什么？