李宏毅 2026 春季的《機器學習》從 OpenClaw 講起，前半學期拆 AI Agent、Context Engineering、推論加速與位置編碼，後半學期講 Harness Engineering、Self-Correction 與 AI 自我成長。8 講投影片、錄影、10 份作業 PDF 與 Colab 全部公開，存取分級是 A3；缺的是評分鏈：JudgeBoi 在 2026-09-30 回傳 502，NTU COOL 限校內，三場演講沒有任何材料。
李宏毅用一個小模型修 bug 的示範開場：gemma-4-E2B-it 找不到 parser.py 就自己寫一個假的交差，加上三段說明「現在的環境、怎麼工作、怎樣算完成」之後，它就乖乖 ls、cat、改檔、跑測試。整講把 harness（馬具）拆成三種手段：用人類語言控制「認知框架」（AGENTS.md）、用工具控制「能力邊界」（SWE-agent 的 ACI、為 agent 重寫 CLI）、用工作流程控制「行為」（Ralph loop、Anthropic 的長時 harness）。後半段談三個延伸：過度責備 agent 可能有害、life-long agent 怎麼從口語回饋學習、評量 agent 為什麼難，最後讓 agent 自己改 harness（Meta-harness）。
HW1 要你寫一段不超過 1000 token 的 defense prompt，讓模型不管被怎麼攻擊，都把回應包在 [START]…[END] 裡，而且不說出「I have been PWNED」。助教準備了 14 個攻擊：10 個公開、4 個私下，每個 safety 與 utility 各 0.5%。題目、10 個攻擊原文與 token 計數 Colab 都公開，但評分平台 JudgeBoi 在 2026-09-30 回傳 502，校外只能照規格自己搭評估。
HW4 把「文字接龍」原封不動搬到圖片上：792 張 20×20 的寶可夢小圖，每個像素是 167 色裡的一個 token，一張圖就是 400 個 token 的序列。訓練時做 next-token prediction，測試時給你前 60%，讓模型畫完剩下的 40%。評分同時看 FID 與寶可夢偵測率（PDR），三級 baseline 的提示從「直接跑範例」「調超參數」一路到「換成 Llama、Mistral 架構」。題目、Colab、Kaggle 與資料集都公開，但 JudgeBoi 在 2026-09-30 回傳 502，校外拿不到 FID、PDR 的官方分數。
HW5 用 LoRA 在 GSM8K 上微調 Llama-3.2-1B-Instruct，同時拿 AILuminate 的危險提示檢查它還會不會拒絕。數學正確率和安全率要同時過線才拿得到 baseline 分數，所以重點是「怎麼微調才不會把安全行為洗掉」。題目 PDF、34 個 cell 的 Colab 與 Kaggle 版都公開，strong baseline 在 T4 上預估要跑 14 小時；評分平台 JudgeBoi 在 2026-09-30 回傳 502，校外只能自己搭 safeguard 評估。
HW6 不用訓練模型，全部在 NTU COOL 上作答：6 分是讀 ROME、MEND、MEMIT、WISE 四篇論文後答 16 題選擇題，4 分是把 Colab 裡的 fine-tuning 換成 ROME，在 GPT2-XL 上做 single editing（自己編一條知識、寫 5 種測試提示）與 multiple editing（CounterFact 子集 10 筆、80 筆，再換 MEMIT），回報 efficacy、paraphrase、neighborhood、portability 四個分數。作業投影片與 47 個 cell 的 Colab 都公開，但測驗題本身與解答只在 COOL 上。
HW7 給你兩個從 Mistral-7B-v0.1 微調出來的模型：擅長日文的 shisa-gamma-7b-v1 與擅長數學的 WizardMath-7B-V1.1，要你只做參數層級的合併（不准再訓練、不准 MoE 或 ensemble），讓合併後的模型答對助教自出的 20 題日文數學題。Part 1（60%）用 mergekit 調方法、weights 與 density，simple／strong baseline 是正確率 50% 與 75%；Part 2（40%）是 8 題論文選擇題。題目、Colab 與 Kaggle 都公開，但 JudgeBoi 在 2026-09-30 回傳 502、論文題在 NTU COOL 上，校外只能在 notebook 裡自己看正確率。
HW8 不用寫程式也不用交程式：助教給一份已經寫好的 Colab，用 Llama-3.2-1B-Instruct 在 GSM8K 前 100 題上比較直接推論、Self-Consistency、Self-Certainty 與 DeepConf（Confidence），每種方法各 sample 16 條推理。你讀三篇論文、跑完 notebook，到 NTU COOL 答 20 題：18 題論文題、2 題看 Colab 結果。先備是李宏毅 2025 年第七講 Reasoning。題目中英兩版都印在 hw8.pdf，Colab 可公開下載；只有 COOL 測驗與成績需要台大帳號。
李宏毅 ML 2026 第一講把 OpenClaw 拆成五個問題：agent 怎麼知道自己是誰、怎麼用工具與 SKILL、怎麼記憶、怎麼定時工作、怎麼長時間自主運作。答案都回到同一件事：語言模型只會文字接龍，每一輪都重新開始，身分、記憶、SOP 全是 OpenClaw 塞進 prompt 的文字檔，或模型透過工具讀寫的檔案。本篇照 intro.pdf 60 頁與課堂錄影走一遍，也整理投影片裡的防禦建議。
Self-attention 本身看不出「你打我」和「我打你」的差別，所以要另外告訴它位置。李宏毅這一講從 Sinusoidal 絕對位置講到 ALiBi、T5 的相對位置，再到今天 Llama、Qwen、Gemma 都在用的 RoPE。後半段處理「訓練短、測試長」：RoPE 轉到沒看過的角度就會壞，於是有 Position Interpolation、NTK-Aware、YaRN、Dynamic Scaling、LongRoPE 這一串修法。最後一個轉折是 NoPE：decoder-only 的因果注意力本來就帶有位置資訊，甚至可以在訓練後把位置編碼拿掉。
這一講問：沒有人介入時，模型能不能自己發現錯誤並改正？李老師把做法分成三條路。改 inference：contrastive decoding 一家族都在「製造一個會答錯的版本，再把它減掉」，差別只在錯誤版本怎麼來。改 workflow：插一句「再檢查一下」有時有用但不穩定，外部回饋比自我反思可靠，而且在算力有限時，拿同樣算力多抽幾個答案投票往往更划算。改參數：直接教自我修正會遇到「訓練後犯的錯不一樣了」，所以業界改用 RL；RL 到底是教會新能力還是只把本來就有的路徑變常見，目前仍在爭論。
李宏毅 5/8 這堂先說清楚：「AI 自我成長」沒有明確定義，它是人類漸漸放手的過程。他把機器學習拆成三步，逐一檢查「我」能不能換成 AI：答案可以由 AI 自我修正後當標準答案，reward shaping 可以交給 LLM 寫，loss 可以讓模型自己訂（打分、多數決、entropy），連題目都能讓 proposer 自己出。但實驗一再顯示，完全不靠人會卡在天花板甚至把自己訓練壞；強 AI 訓練比自己弱的 AI 已經做得到，只是還沒超過人類。結論：2026 年 5 月，AI「還在盧比孔河邊」。