把AI想像成一個學生 大型語言模型（LLMs）就像是那種臨時抱佛腳的學生，考試時會緊張得呆住。 他們記得自己學過的內容，但一旦考試結束，他們就停止學習。你只能通過讓他們回去上另一輪昂貴的課程來讓他們變得更聰明。 增量學習則不同。它是那個在生活中不斷記筆記的學生，每天更新自己的理解，並在學到新東西的瞬間改變自己的行為。他們不僅僅是通過考試，而是不斷成長。 現在，大多數AI都停留在第一種狀態。這就是為什麼我們需要RAG（檢索增強生成）、微調、提示技巧和無盡的拼湊，只為保持其有用性。這就像是給一個不會自我更新的大腦貼上膠帶。 通過增量學習，AI不需要創可貼。它實時適應。它修正自己的信念。它在每次互動中積累知識。 更輕、更快、更可靠的系統。感覺像是活著的智能，不再像是靜止的快照，而更像是一個運動中的思維。 所以真正的問題不是今天的AI聽起來聰明與否，而是它明天能否繼續學習。