深度分析 「演化智慧」驅動 AI 科學發現：從演化計算到自動化實驗與大型語言模型的累積式探索系統 本報導深入探討演化智慧（EI）如何將傳統演化計算（EC）升級為支援累積式科學發現的框架。文章先說明 AI 從任務導向自動化向閉環探索系統的轉變，接著以五維分析模型說明 EI 在「演化目標、變異來源、選擇依據、回饋來源、演化時機」五個面向的設計要素，並比較現有 EC 方法在候選集、變異操作與回饋形式上的限制。
