國立臺灣大學電機工程學系／李宏毅 教授
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本課程探討人工智慧邁向自我成長與進化的前沿技術。內容聚焦於 AI Agent 的兩大核心——語言模型引數與外圍 Harness 架構（如 Prompt、Memory 及 Workflow），解析如何透過基因演算法與自我更新規則實現自主迭代與雙重演化。課程進一步結合元學習（Meta-Learning）、生物基因類比，探討為 AI 注入好奇心等原生動機的可能性，並深入剖析內外目標不一致（Misalignment）引發的失控風險與監控機制。
一、AI Agent 的構成與 Harness 自我演化
二、引數與架構的協同進化（Co-evolution）
三、元學習（Meta-Learning）與自我更新規則
四、原生動機與失控風險（Misalignment）
這門課主要在探討「AI 如何實現真正的自我成長」。內容說明了 AI 不只能更新內部的語言模型引數，還能像生物演化一樣，自動改進外圍的提示詞、記憶與工作流程（Harness），甚至能自主更新「自我學習的演算法」；同時課程也探討了賦予 AI 好奇心等原生動機的可能性，並提醒當 AI 的內在目標與人類初衷產生偏差（Misalignment）時可能帶來的失控風險。
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活動詳情：https://smelearning.sme.gov.tw/news.php?node=840