设计自主进化系统时，会遇到一个看似简单的选择。

每一轮挑出 best sample，但 best 还没 pass 的时候，下一轮怎么办？

方案 A：把 best 作为下一轮的 base，所有 sample 基于 best 继续进化。
方案 B：每个 sample 保持独立 lineage，best 不影响任何人。

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”。

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？

上一篇的结尾留了一个问题：硅基进化怎么学会适度的无知？

但在回答之前，得先理解一个更基本的事实——进化淘汰谁？直觉说是最弱的。实际上，最强的和最弱的都最先出局。 活到最后的，是中间那些看起来不怎么起眼的。

“适度的无知”不是诗意的说法，是进化 38 亿年验证过的生存策略。

上一篇聊到，碳基进化的 eval 函数是存活，而硅基还没找到自己的。但即使找到了，硅基进化还有一个更深层的问题——

它的搜索空间有天花板。而这个天花板，就是它自己。

38 亿年前，地球上出现了第一个能自我复制的分子。今天，我们在尝试让 AI 自主进化。

这两件事之间，隔着一个被严重低估的问题：eval 函数选什么？

最近“蒸馏同事”这个梗挺火——用 AI 把同事的经验榨干，变成自己的能力。段子归段子，但 Apple 上周放了篇论文，认真回答了一个更离谱的问题：

能不能蒸馏自己？