Raschka 免费视频课:从零实现推理模型训练
中文转述称 Sebastian Raschka 为新书《Build a Reasoning Model (From Scratch)》配了 8 节免费视频课,共 11 小时多,从预训练的 Qwen3 0.6B 出发,用 PyTorch 实现答案验证器、推理时计算扩展、GRPO 等。
带着具体问题读原始资料,再整理成自己的理解。
中文转述称 Sebastian Raschka 为新书《Build a Reasoning Model (From Scratch)》配了 8 节免费视频课,共 11 小时多,从预训练的 Qwen3 0.6B 出发,用 PyTorch 实现答案验证器、推理时计算扩展、GRPO 等。
arXiv 论文:32 名参与者跟五个基于 GPT-5-mini 的助手学科学知识,助手资料中有 0%~100% 被换成似是而非的错误,且都很自信。测验得分从 7.4 降到 2.9(满分 10),错误被采纳约 65%,且信心很高,事后信任评分几乎不变。
Firecrawl 官方推出免费的「政府与法律索引」,供 ChatGPT 和 Claude 使用:覆盖 3000 万以上美国政府网页,从联邦法律、法院判决到城市法规和许可,可通过 Firecrawl 插件查税务规则、许可和判例。
Vercel CEO 建议教育者和想学新东西的人,用编程 agent 做教学讲解应用:让它生成、部署、分享链接;引用的例子是一个带你一个电路一个电路学 Arduino 的应用,用 Opus 5.5 做成。
中文开发者介绍 Dilum Sanjaya 用 Claude Opus 做的交互式学习应用:把复杂电路拆成可交互的『积木』,一次一个电路地带人学 Arduino。
MIT 课程 MAS.S62『How to AI an AI』把自演化 AI 分成四层:提示优化、Harness 演化、模型自博弈与任务生成。shao__meng 推荐 Lecture 4–5 连续两讲的 Harness evolution:覆盖 harness 组件、记忆、工具与技能的演化,以及多 agent 的演化。
斯坦福 CME 295『Transformers & Large Language Models』由 Amidi 兄弟主讲,共 9 讲:前半讲 Transformer 与注意力的几种改法、位置编码,中段讲 LoRA 微调以及 RLHF、GRPO 等强化学习训练,后半涉及推理加速、MCP、Agent 和扩散式语言模型;已更新到第四讲(LLM 的强化学习),视频与讲义公开。
中文研究者推荐密歇根大学《应用型智能体软件工程》(EECS 498-016):15 周,让学生自己造编程 agent,放它独立干活,最后要写清它为何翻车;课程从 Aider 加本地小模型入门,到自己实现工具调用。
中文账号整理了 Grok Bot 相关的高阅读量文章合集,分为 9 个分类 24 篇,称在统一订阅后使用者增多。
中文账号转述陶哲轩在一次访谈中的批评:AI 竞赛变得有毒,OpenAI 一次倾倒 300 多篇论文,他自己只看了约 10 篇,已有一两篇因错误被撤回,审查成本转嫁给学界。
中文开发者介绍密歇根大学 2026 年秋季开设的《应用型智能体软件工程》课程,在仓库里公开了讲义、实验和课上演示用的代码;仓库的 13 个 PR 都由 claude[bot] 提出,用于改讲义、重排幻灯片、同步截止日期;目录里还有叫 Elephant-Goldfish Model 的五个技能。
Claude 团队工程负责人 Felix Rieseberg 写了教程,把『更有野心』拆开:不只让 AI 修一个 bug,而是为系统持续可靠这个结果负责。runes_leo 的补充是:目标定得越高,验收标准就要越严;缺少原始数据、能跑的测试、独立评审和状态回读时,多开 Agent 只会更快堆出没法确认是否完成的任务。
中文用户翻译推荐 Claude 团队工程负责人 Felix Rieseberg 的文章《如何更有雄心:写给与模型协作的人类使用指南》,约 8 分钟,作者在 Claude 团队工作,几乎每天看到有人借助 Claude 做原先做不到的事。
中文账号介绍荷兰莱顿大学的教材《Agentic Large Language Models》已上传 arXiv,共 472 页,覆盖大模型原理和 agent 原理等内容。
中文账号介绍 CMU 2026 秋季新课『AI Agents』,由 OpenHands 作者 Graham Neubig 与 Daniel Fried 开设,共 28 讲,覆盖工具调用、上下文工程、技能与记忆、SFT 与 RL 训练、沙箱安全与人机交互,讲义和视频公开。
中文账号介绍斯坦福 CS329A Self-Improving AI Agents 课程视频已上传 YouTube,两位主讲老师做过 PaLM、Gemini、Claude,共 9 讲,围绕『采样、验证、筛选、训练、更强的模型』这一循环,并解释为何 coding agent 最近普及而写作不行。
中文账号推荐一堂 2 小时 34 分钟的斯坦福课程,从分词、BPE 一路讲到 Transformer、预训练、RLHF、DPO 和逐 token 生成,完整拆解 ChatGPT、Claude 这类模型是如何构建的。
Lenny Rachitsky 分享了播客文字稿目录。它提供了按问题回到访谈原话的入口,适合研究产品与工作方法。