MIT 开新课讲自进化 AI:覆盖上下文、模型、任务四级进化
pliang279 · x · 2026-10-23
MIT Media Lab 的 Paul Liang 与 Ao Qu 本学期开设新课程「How to AI an AI for Almost Anything」,主题是能从经验、反馈、记忆和长期交互中递归自我改进的自进化 AI 系统。核心主张：智能不应在训练结束后停止进化。课程覆盖四个进化层级：
- 上下文进化：prompt 优化与上下文管理
- 框架(harness)进化：记忆、工具与技能、工作流优化、多智能体系统
- 模型进化：强化学习、蒸馏、测试时训练、自我博弈、持续学习
- 任务进化：生成日益复杂的合成任务、仿真、评测与环境
课件、阅读材料与视频已公开，课程获 Kimi AI 与 Prime Intellect 赞助算力与 API 额度。
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