自我演化的人工智能丨面向復(fù)雜系統(tǒng)的人工智能第14講

導(dǎo)語

集智俱樂部、集智學(xué)園創(chuàng)始人，北京師范大學(xué)張江教授開設(shè)了，致力于打破學(xué)科壁壘，將復(fù)雜系統(tǒng)與人工智能深度融合。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到因果推斷，從世界模型到多尺度建模，甚至包含最前沿的“氛圍編程（Vibe Coding）”實(shí)戰(zhàn)，帶你親手落地AI項(xiàng)目。

作為系列課程的第十四講，張江教授將以「自我演化的人工智能」為題，圍繞遞歸自改進(jìn)理論、大模型推理增強(qiáng)、自對齊與自精煉、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、演化提示優(yōu)化及自主智能體框架展開講解，剖析自進(jìn)化 AI 技術(shù)脈絡(luò)、落地路徑與復(fù)雜系統(tǒng)應(yīng)用邊界。正式分享將于6月29日（周一）13:30-16:15騰訊會議線上直播。

課程簡介

大語言模型推理短板、人工標(biāo)注成本高、模型迭代依賴外部監(jiān)督是復(fù)雜系統(tǒng) AI 落地核心瓶頸，遞歸自改進(jìn)、自主進(jìn)化范式為破局關(guān)鍵。本課程依托系統(tǒng)科學(xué)視角，梳理自進(jìn)化 LLM 完整技術(shù)脈絡(luò)，融合思維鏈、自一致性、樹搜索推理、自反饋精煉、強(qiáng)化學(xué)習(xí)對齊、演化計(jì)算提示優(yōu)化、自主智能體框架六大技術(shù)主線。推理線講解 CoT、Self-Consistency、ToT、TS-LLM 等深度思考機(jī)制，解決數(shù)學(xué)、社科復(fù)雜多步推理；自改進(jìn)線拆解 Self-Improve、Self-Refine、Self-Align 無標(biāo)注迭代方案；強(qiáng)化學(xué)習(xí)線覆蓋 PPO、GRPO、Reflexion 反思智能體；演化計(jì)算線講解遺傳算法、EVOPROMPT、PromptBreeder 自動提示進(jìn)化；最后落地多智能體自進(jìn)化系統(tǒng)、遞歸自改進(jìn)理論與技術(shù)奇點(diǎn)邊界。課程結(jié)合 Math-Shepherd、AlphaZero、達(dá)爾文哥德爾機(jī)等經(jīng)典案例，覆蓋社科建模、管理仿真、科學(xué)計(jì)算等復(fù)雜場景。

學(xué)完可完整掌握大模型自主迭代全鏈路，能搭建自進(jìn)化推理智能體，將遞歸自改進(jìn)方法應(yīng)用于社會科學(xué)、管理決策、復(fù)雜系統(tǒng)仿真研究。

課程大綱

一、基礎(chǔ)背景：技術(shù)奇點(diǎn)與遞歸自改進(jìn)理論

• 馮?諾依曼技術(shù)奇點(diǎn)定義、Yampolskiy 遞歸自改進(jìn)（RSI）理論層級

• AI 智能體演化全景：單智能優(yōu)化、多智能協(xié)同、領(lǐng)域?qū)Ｓ弥悄荏w分支

• 大模型訓(xùn)練基礎(chǔ)：預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、上下文學(xué)習(xí)三層范式

• 自進(jìn)化核心四階段：經(jīng)驗(yàn)獲取、經(jīng)驗(yàn)精煉、模型更新、效果評估

• 基礎(chǔ)推理：思維鏈 CoT、自一致性 Self-Consistency 投票機(jī)制

• 分步過程獎勵：Math-Shepherd 無人工分步標(biāo)注推理打分框架

• 樹搜索推理：思維樹 ToT、類 AlphaZero 蒙特卡洛 TS-LLM 深度推理

• 對比實(shí)驗(yàn)：24 點(diǎn)、GSM8K、高等數(shù)學(xué)、社科邏輯任務(wù)效果驗(yàn)證

• LMSI 自訓(xùn)練：模型生成高置信推理樣本反向微調(diào)

• Self-Refine 自反饋迭代：生成-自評-修正閉環(huán)，零訓(xùn)練輕量化優(yōu)化

• Self-Align 指令自對齊：少量種子數(shù)據(jù) + 網(wǎng)頁文本自動擴(kuò)充指令集

• 自對齊實(shí)驗(yàn)：LLaMA 系列開源模型指令調(diào)優(yōu)性能對比

• 傳統(tǒng) PPO 與分組獎勵 GRPO 優(yōu)化框架

• Reflexion 反思智能體：短時軌跡記憶 + 長期反思文本復(fù)盤試錯

• AlphaZero 范式：價值網(wǎng)絡(luò)、策略網(wǎng)絡(luò)、蒙特卡洛樹搜索

• 落地場景：多步驟文本任務(wù)、代碼生成、多輪決策推理

• 遺傳算法基礎(chǔ)：種群、適應(yīng)度、交叉、變異、選擇機(jī)制

• EVOPROMPT：差分進(jìn)化/遺傳算法自動優(yōu)化提示模板

• PromptBreeder 雙層自進(jìn)化：任務(wù)提示 + 變異提示同步迭代

• 應(yīng)用：文本分類、摘要、復(fù)雜邏輯任務(wù)提示自動生成

• 單智能體自進(jìn)化四大范式：離線預(yù)訓(xùn)練、在線適配、反思迭代

• 多智能體編排 MAO 與多智能自進(jìn)化 MASE 架構(gòu)

• 先進(jìn)框架：MetaGPT、達(dá)爾文哥德爾機(jī) DGM、G?del Machine

• 自進(jìn)化三定律：安全穩(wěn)定、性能保優(yōu)、自主自適應(yīng)優(yōu)化

• 模型坍塌、算力約束、高質(zhì)量數(shù)據(jù)枯竭問題

• 遞歸自改進(jìn)計(jì)算理論上限、智能爆炸臨界閾值討論

• 社科/管理學(xué)落地：問卷模擬、元分析編碼、決策智能體工作流

• 未來方向：開放進(jìn)化多智能體、跨領(lǐng)域通用自進(jìn)化系統(tǒng)

關(guān)鍵詞

1. 遞歸自改進(jìn)（RSI）：分層遞進(jìn)的 AI 自我升級體系，分為自修改、自優(yōu)化、遞歸持續(xù)進(jìn)化三層，是技術(shù)奇點(diǎn)核心理論基礎(chǔ)。

2. 自一致性（Self-Consistency）：大模型生成多條推理路徑，通過投票篩選最高頻答案，低成本提升復(fù)雜推理精度。

3. Math-Shepherd：全自動分步過程獎勵模型，無需人工標(biāo)注即可對數(shù)學(xué)推理每一步打分，支撐分步強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

4. 思維樹（Tree of Thoughts, ToT）：將推理拆解為多分支樹形結(jié)構(gòu)，支持自主評估、回溯搜索，突破線性 CoT 推理局限。

5. TS-LLM：借鑒 AlphaZero 蒙特卡洛樹搜索的大模型推理框架，獨(dú)立訓(xùn)練價值網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)超深度思考。

6. Self-Refine：零訓(xùn)練自反饋迭代機(jī)制，同一模型完成生成、缺陷自評、內(nèi)容修正三步循環(huán)優(yōu)化輸出。

7. Self-Align：指令自對齊方案，依托少量人工種子數(shù)據(jù)，自動擴(kuò)充、篩選高質(zhì)量指令微調(diào)樣本。

8. Reflexion：帶長短記憶的反思智能體，記錄試錯軌跡生成反思文本，借助語言反饋完成強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

9. GRPO：分組近端策略優(yōu)化，一次性采樣多條模型輸出統(tǒng)一計(jì)算獎勵，相比 PPO 提升訓(xùn)練效率。

10. EVOPROMPT：融合遺傳 / 差分演化算法的自動提示優(yōu)化工具，通過交叉變異迭代生成最優(yōu)任務(wù)提示。

11. PromptBreeder：雙層自進(jìn)化提示框架，同步優(yōu)化任務(wù)提示與提示變異規(guī)則，實(shí)現(xiàn)無人工干預(yù)提示迭代。

12. 達(dá)爾文哥德爾機(jī)（DGM）：可自主修改自身代碼的開放進(jìn)化智能體，通過版本存檔與性能篩選持續(xù)迭代。

13. 多智能體自進(jìn)化（MASE）：多智能體協(xié)同與環(huán)境交互，自主優(yōu)化提示、工具、記憶、協(xié)作流程。

14. 模型坍塌（Model Collapse）：模型使用 AI 生成數(shù)據(jù)迭代訓(xùn)練后，輸出多樣性持續(xù)衰減、表達(dá)趨于無意義的退化現(xiàn)象。

15. 技術(shù)奇點(diǎn)（Technological Singularity）：馮?諾依曼提出的臨界閾值，AI 實(shí)現(xiàn)無上限遞歸自我進(jìn)化，徹底變革人類生產(chǎn)研究范式。

課程信息

課程主題：自我演化的人工智能

課程時間：2026年6月29日（周一） 13:30-16:15

課程形式：騰訊會議（會議信息見群內(nèi)通知），集智學(xué)園網(wǎng)站錄播（3個工作日內(nèi)上線）

課程主講人

張江，北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院教授，集智俱樂部、集智學(xué)園創(chuàng)始人，集智科學(xué)研究中心理事長，曾任騰訊研究院、華為戰(zhàn)略研究院等特聘顧問。主要研究領(lǐng)域包括因果涌現(xiàn)、復(fù)雜系統(tǒng)分析與建模、規(guī)模理論等。

個人主頁：https://jake.swarma.org/

課程適用對象

1. 理工科背景高年級本科生

2. 理工科背景碩士、博士研究生

報(bào)名須知

1. 課程形式：

1. 參與方式：付費(fèi)學(xué)員可參與騰訊會議直播/北師大海淀區(qū)線下授課（助教可協(xié)助入校）

2. 授課形式：

1. 平時：課堂討論與內(nèi)容共創(chuàng)

2. 結(jié)課：項(xiàng)目匯報(bào)

2. 課程周期：2026年3月2日-2026年6月22日，每周一 13:30-16:15進(jìn)行。

3. 課程定價：399元

課程鏈接：https://campus.swarma.org/v3/course/5684?from=wechat

付費(fèi)流程：

2. 課程頁面添加學(xué)員登記表，添加助教微信入群；

3. 課程可開發(fā)票。

課程共創(chuàng)任務(wù)：課程字幕

為鼓勵學(xué)員深度參與、積極探索，我們致力于形成系列化知識傳播成果，并構(gòu)建課程知識共建社群。為此，我們特別設(shè)立激勵機(jī)制，讓您的學(xué)習(xí)之旅滿載收獲與成就感。

課程以老師講授為主，每期結(jié)束后，助教會于課程群內(nèi)發(fā)布字幕共創(chuàng)任務(wù)。學(xué)員通過參與這些任務(wù)，不僅能加深對內(nèi)容的理解，還可獲得積分獎勵。積分可兌換其他讀書會課程或?qū)嵨铼勂罚δ某掷m(xù)成長。

推薦課程

參考課程

1. 吳恩達(dá)：Build with Andrew https://www.deeplearning.ai/courses/build-with-andrew/

2. Jure Leskovec: Machine Learning with Graphs, StanfordCS224W.https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rPLKxIpqhjhPgdQy7imNkDn

3. Steve Brunton: Data Driven Science and Engineering, University of Washingtonhttps://www.youtube.com/playlist?list=PLMrJAkhIeNNRpsRhXTMt8uJdIGz9-X_1-

4. Karthik Duraisamy: DATA-DRIVEN ANALYSIS AND MODELING OF COMPLEX SYSTEMS, Michigen institute for computational discovery and engineering, Michigen University.https://micde.umich.edu/academic-programs-old/data-driven-course/

5. Sergey Levine: Deep Reinforcement Learning, CS 285 at UC Berkeley.http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/

【集智學(xué)園網(wǎng)站資源】

1. 對復(fù)雜系統(tǒng)連續(xù)變化自動建模——Neural Ordinary Differential Equations解讀https://campus.swarma.org/course/2046

2. 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)自動建模在大氣污染中的應(yīng)用https://campus.swarma.org/course/1998

3. 兩套因果框架深度剖析：潛在結(jié)果模型與結(jié)構(gòu)因果模型https://campus.swarma.org/course/2526

4. 穩(wěn)定學(xué)習(xí)：發(fā)掘因果推理和機(jī)器學(xué)習(xí)的共同基礎(chǔ)https://campus.swarma.org/course/2323

5. 因果強(qiáng)化學(xué)習(xí)https://campus.swarma.org/course/2156

6. 張江：因果與機(jī)器學(xué)習(xí)能夠破解涌現(xiàn)之謎嗎https://campus.swarma.org/course/4540

7. 因果涌現(xiàn)理論提出者：Erik Hoel主題報(bào)告https://campus.swarma.org/course/4317

8. 如何從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)因果涌現(xiàn)——神經(jīng)信息壓縮器https://campus.swarma.org/course/4874

9. 標(biāo)準(zhǔn)化流技術(shù)簡介https://campus.swarma.org/course/1999

10. 帶隱狀態(tài)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)世界模型https://campus.swarma.org/course/4848