【中英双语】2026版首发斯坦福CS329A：自改进AI Agents完整课

名校课程-顶级中配

合集 · AI Agent全栈开发 (21)

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Parts

  1. P1 · [中文] 01 课程导论与概览
  2. P2 · [必看] 1分钟：双语怎么切-充电解锁课程站
  3. P3 · [英文] 01 Course Overview|完整英文在后半部
  4. P4 · [中文] 02 推理时计算缩放
  5. P5 · [中文] 03 鲁棒验证技术
  6. P6 · [中文] 04 工具反馈中的学习
  7. P7 · [中文] 05 规划与多步推理
  8. P8 · [中文] 06 训练时扩展与强化学习
  9. P9 · [中文] 07 自我改进与深度研究
  10. P10 · [中文] 08 智能体评估与长时程任务
  11. P11 · [中文] 09 未来研究方向
  12. P12 · [英文] 02 Test-Time Compute Scaling
  13. P13 · [英文] 03 Robust Verification
  14. P14 · [英文] 04 Learning from Feedback with Tools
  15. P15 · [英文] 05 Planning and Multi-Step Reasoning
  16. P16 · [英文] 06 Train-Time Scaling / Scaling RL
  17. P17 · [英文] 07 Self-Improvement and Deep Research
  18. P18 · [英文] 08 Agentic Evaluations and Long Horizon
  19. 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。

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Comments

名校课程-顶级中配 2026-08-04

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

♥ 18

地瓜番茄汤 2026-08-09

还没看，但是agent课程非常容易落伍吧？变化太快了

♥ 16 ↩ 3

一船星光 2026-08-05

您好，这是今年的吗，我看官网教案只有去年秋季的

♥ 3 ↩ 2

乐嘀 27d ago

去年已经过时了，官方说了过时85%内容过时，2026的CS 329Z刚刚开始

♥ 2 ↩ 1

六月的南瓜 3d ago

机翻之后的内容还是感觉质量超高，干货满满

♥ 1

猪在飞C 14d ago

2026新课CS329Z已经开始注册了： 《Engineering Al Agents》https://cs329z.stanford.edu/

♥ 1 ↩ 1

假如我有三天假期 2026-08-06

这门课好像没有homework？在官网都没看到。

♥ 1 ↩ 2

毛利南 2026-08-22

[哈欠]

♥ 1

顶配625迪黑 2026-08-18

卧槽，这配音是我听到的适配最好的

♥ 1 ↩ 1

Luxembourg6 15d ago

有设有英文版

↩ 1

给你机会你不中用吗 22d ago

观看英文版请跳转至P11-P19

GOSPELhere 27d ago

请问一下客座教授的讲座有么

程序员说AI 16d ago

已经充电了，请问有课程的slides或者notes吗？

↩ 1

Link星知 26d ago

普本计算机不知道干啥了算法摸不着[大哭]

↩ 1

乐嘀 27d ago

和CS 329Z有什么区别呢

↩ 3

链上的金融程序员 2026-08-07

该课程不允许旁听，不是不许用AI

小波er的车车 2026-08-31

这门课的Guest Lectures有录像吗

↩ 1

RAP香蕉猴 2026-08-27

教程里提到的自改善如果去掉LLM绑定变成通用的ai自我学习方法，效果可能会更好。ReAct目前已在AI编程中得到广泛使用，未来应该可应用场景会越来越多，目前自我改善可以先去改善Harness层(比如工作流、上下文管理、工具调用和评估机制)，未来也可以用来模拟宇宙或者生物等封闭环境的进化，期待这几年新的突破吧！

RAP香蕉猴 2026-08-27

10年前毕业论文就是做超长视频中的目标识别，当时就想到模型可以自我改进做长时程评估。但是平台性能比较一般与实时性的强要求就放弃了这种想法(用了多实例学习)，没想到10年后自我改进做法已经变为现实，感叹科技发展真快！[打call]

↩ 1