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人工智能-大模型
7:57:26
Parts
- P1 · [中文] 01 课程导论与概览
- P2 · [中文] 02 推理时计算缩放
- P3 · [中文] 03 鲁棒验证技术
- P4 · [中文] 04 工具反馈中的学习
- P5 · [必看] 1分钟:双语怎么切-充电解锁课程站
- P6 · [中文] 05 规划与多步推理
- P7 · [中文] 06 训练时扩展与强化学习
- P8 · [中文] 07 自我改进与深度研究
- P9 · [中文] 08 智能体评估与长时程任务
- P10 · [中文] 09 未来研究方向
- P11 · [英文] 01 Course Overview
- P12 · [英文] 02 Test-Time Compute Scaling
- P13 · [英文] 03 Robust Verification
- P14 · [英文] 04 Learning from Feedback with Tools
- P15 · [英文] 05 Planning and Multi-Step Reasoning
- P16 · [英文] 06 Train-Time Scaling / Scaling RL
- P17 · [英文] 07 Self-Improvement and Deep Research
- P18 · [英文] 08 Agentic Evaluations and Long Horizon
- P19 · [英文] 09 Future Research Areas
Description
斯坦福 CS329A《Self-Improving AI Agents》完整课|中英双语可切换 从推理时计算缩放、鲁棒验证,到工具反馈学习、多步规划、训练时强化学习,再到自我改进与长时程评估——系统讲清如何让 AI Agent 持续变强。 📌 本期看点 · Test-Time Compute:不训练也能放大推理能力 · Robust Verification:可验证的自我改进闭环 · 工具反馈学习 / 规划与多步推理 · Train-Time Scaling 与强化学习扩展 · Agentic Evaluation 与长时程任务评测 🧭 观看指南 共 9 讲完整课。P1–P9 中文配音版,P10–P18 英文原声版,可按需切换。B 站首发中配完整版。 🎯 适合人群 做 Agent / LLM 应用与研究的工程师、研究生,以及想系统理解「自我改进智能体」路线的同学。 持续更新海外名校硬核课程,点赞收藏关注三连,你的支持是更新的最大动力!
Comments
还没看,但是agent课程非常容易落伍吧?变化太快了
♥ 3 ↩ 1
美国顶级名校产学研真的强,教授大模型的是谷歌和claude code搞研究的
♥ 4
您好,这是今年的吗,我看官网教案只有去年秋季的
♥ 1 ↩ 2
该课程不允许旁听,不是不许用AI
这门课好像没有homework?在官网都没看到。
↩ 1
https://mp.weixin.qq.com/s/TpI4PzWBFAMqiY01Vr0TmA