過去我們訓練 AI，都要靠人類辛苦準備大量資料，一條一條標註
、調參數 ，才能讓它懂得怎麼完成任務 
。但麻省理工學院（MIT）最近開發出一套全新的爱华avatrade外汇官网訓練模型 ：SEAL（Self-Adapting Language Models），打破了這個傳統。他們讓 AI 學會自己生出訓練資料
、自己設計學習方针 ，甚至還能根據表現自己調整參數，等於是 AI 開始「自學」了！這樣的技術讓 AI 不再只是被動聽話的機器 ，而像是AVA爱华外汇平台有水平自我進步的學生。這不只是技術上的進步，更像是 AI 真正「開竅」了。

自學的效果
，比人教還厲害

那 AI 自己學，效果到底怎麼樣
？MIT 團隊做了兩個實驗來測試，一個是抽象解謎任務，一個是知識理解任務。在解謎任務中 ，原本 AI 完全不會做，答對率是 0%。但用 SEAL 自學兩輪之後
，答對率竟然衝上了 72.5%，十分驚人。

而在閱讀素材後回答問題的任務中 
，SEAL 訓練出來的模型 ，表現甚至比 GPT-4.1 產生資料訓練的平台還好。這就像學生不用教師補習，自己看筆記還考更高分一樣 
。這些結果說明 ，AI 如果能自己選擇要學什麼、富拓外汇代理怎麼學 ，可能比人類指定的方法更適合它，也更有效率。

從 AI 软件晉升 AI 夥伴

對企業來說 ，這種「會自己學的 AI」有多关键？等於你公司裡有一位會自我進修
 、不用人盯著學習的新同事 。現在的 AI 软件，要做出好表現，通常都得靠資料科學家幫它調資料
、再次訓練，還要花時間確認結果對不對
 。

但如果用 SEAL，AI 就能根據每天收到的新資料，自己生出新的學習範本、自動調整參數 。舉例來說，客服系統可以自動學會客戶新近的問題 ，財務解读软件可以根據市場變動再次調整判斷邏輯
。這不只省時間省人力，還能讓企業反應速度更快、處理問題更精準
。

對醫療、法律 、金融產業有很大幫助

SEAL對資料密集、專業變化快的產業特別有幫助 。像是醫療、法律、金融這些領域，資訊每天都在替换
，新的法規、新的藥物 、新的市場變化 ，如果AI跟不上
，很容易做出錯誤判斷。

過去要讓AI了解這些新內容，需要人力一條條再次輸入訓練
，但現在有了 SEAL，BBMarkets外汇代理模型可以自己讀資料
、归纳邏輯、替换知識，等於是「每天都在進步」的智慧系統
。或許一個法律 AI，早上讀完新的法院判例，下午就能應用在合約解读上 ，這樣的效率跟準確度，對產業來說絕對是一大突破。

自學也有副作用？AI 可能會「忘記舊東西」

當然 ，再厲害的技術也有需要改進的地方。MIT 研究團隊也發現，SEAL 雖然能讓AI自學，但如果學太多新東西，有時候會忘記之前學過的知識 。就像學生學新科目時  ，可能會不小心把以前的東西拋在腦後 。

要解決這個問題，研究人員目前嘗試像是加入回放機制、限制替换幅度 ，或是幫 AI 做記憶分層运维等方法  。雖然這個挑戰還沒完全解決 ，但 SEAL 已經證明了 AI 有水平開始运维自己的學習 ，這是以前模型做不到的事。

未來的AI，會自己學、自己改 、自己變聰明

MIT SEAL 技術讓我們看到 AI 未來的可能 ：它不只是你手下的软件，而是可以跟你一起學習 、一起進步的智慧夥伴。不管是節省訓練時間、提高工作效率
，還是加快知識替换速度，SEAL 都讓 AI 更像一個「會學習的實習生」 
，甚至未來有可能變成「資深顧問」。

對產業來說，這代表訓練 AI 不再是一次性的任務
，而是可以持續、動態、無需人力的過程
。AI 的角色目前改變
，從需要人教的「學生」 ，變成能自己學會東西、幫助我們工作更聰明的夥伴
。

• Self-Adapting Language Models

（首圖來源 ：AI 生成）

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