Sebastian Raschka 公开了一套完整课程《Building Reasoning Models from the Ground Up》，包含 8 节视频、11+ 小时内容，基于 Qwen3 0.6B 小模型，用 Python + PyTorch 实现现代推理模型的关键技术，包括 Inference-Time Scaling、Verifier、GRPO 强化学习、KL/Clipping 训练稳定性控制、Reward Hacking 以及基于 DeepSeek-R1 数据的推理蒸馏。课程让学习者可以亲手运行训练循环，观察模型生成推理路径、根据奖励更新参数的全过程，大幅降低了理解推理模型的门槛，使推理模型训练从少数实验室技术变为可动手验证的工程知识。
本文深入解读 Pi School 这门免费开源的 15 节课程，教授如何使用 Pi——一个模型无关的极简终端编程智能体。课程采用'用 X 学 X'的设计，学员把提示词粘给 Pi，由 Pi 自己授课并同步进度。内容分四个阶段：环境搭建与配置契约（含 AGENTS.md）、理解模型边界（上下文压缩、会话分支）、以及四层扩展体系（Skills、MCP、Code mode、Extensions）。文章特别分析了 Pi 的 Trust 信任模型——以项目级一次性授权替代逐动作确认，并点评了课程的优势（认知阶梯清晰、诚实度高、押注开放标准）与局限（深度偏入门、生态绑定 Cloudflare 等）。
文章介绍了NYU Tandon 2026年秋季由Anthropic研究员Pavel Izmailov开设的研究生课程《Language Models, Reinforcement Learning, Reasoning》。课程共13周，除Sutton & Barto教材外全部使用原始论文，沿「预训练→架构与训练效率→后训练RL→对齐与安全→前沿与未来」的主线展开，涵盖Attention机制、扩展律、Muon优化器、RLHF、GRPO与RLVR、奖励过优化、可扩展监督以及世界模型等前沿主题。文章分析了课程叙事逻辑，指出RL重回舞台中心、中国实验室工作成为正典、安全对齐被当作工程学科等趋势，并给出自学者建议。
作者分享了自己靠卖 Facebook 广告投放课程赚取 400 万利润的经历，却认为经营思路存在根本错误。他用"蛋炒饭"比喻"效果推理"——从手头资源出发做事，早期以此切入市场获得成功；但课卖起来后仍沿用起步思维，未做标准化产品、未扩展课程体系和流量入口，导致个人时间成为天花板，也无法满足学员的多元需求。通过麦当劳兄弟与雷·克罗克的对比，他说明标准化之外还需先定目标再倒推配置资源。结论是：起步时可先用手头资源快速入场，但做到一定规模就要从"冰箱里有什么"转变为"我要做哪道菜"。
斯坦福大学 Mihail Eric 教授开设的「AI 原生软件开发」课程 CS146S 首周资料公开。第一周主题是拆解 Coding Agent 内部机制：LLM 是无状态的文本到文本函数，agent 的能动性来自外部循环，即 agent = LLM + 工具 + 循环。课程用 200 行代码复现 Claude Code 骨架，讲解核心循环设计、read/write/edit/bash 四个最小完备工具集，以及 Claude Code、Cursor 等生产级 agent 系统提示词的结构分层：身份锚定、工具规则、工作流规范、安全边界和沟通风格。课程旨在 demystify：agent 没有魔法，骨架与产品的差距全是可学习的工程问题。
本文深入解读斯坦福 2026 秋季研究生课程 MS&E 319《Efficient Generative Language Models》。该课程以「效率」为设计科学，在算力预算有限的约束下，沿大模型生命周期系统讲授预训练、架构、推理、后训练四阶段的效率技术，包括多 token 预测、Muon 优化器、MoE、稀疏注意力、FlashAttention、KV 缓存压缩、量化、投机解码、LoRA、DPO 与蒸馏等，并涵盖越狱攻击与模型窃取等安全议题。文章认为该课填补了教育生态空位，内容前沿性与领域同步，揭示了每项效率技术背后的权衡取舍。
斯坦福大学 NLP 团队开设的 LLM 全景课程 CME 295，由知名速查表作者 Amidi 兄弟主讲，用 9 次讲座系统覆盖 LLM 全知识地图。课程分四大板块：基础（NLP 演进、Transformer 架构、MoE、注意力变体）、训练（预训练、SFT、LoRA、RLHF/DPO、PPO/GRPO/RLVR）、系统与工程（分布式训练、KV 缓存、投机解码、AI Agent 与 MCP 协议）、评估与前沿（LLM-as-a-judge、Diffusion LLM、多模态）。课程特点包括知识密度高、零作业两次考试、前沿覆盖度好，并配有公开的 Study Guide 和 15 语言速查表，适合已懂基础 ML、想系统理解 LLM 原理与最新趋势的学习者。
CMU LTI 2026 年秋季新开研究生课程 11-768: AI Agents，由 OpenHands 核心开发者 Graham Neubig 与 Daniel Fried 共同讲授。课程以"搭 harness→建评测→RL 训练→做研究"流水线为主线，涵盖工具调用、上下文管理、技能与记忆、规划、安全、框架实践等模块，密集邀请一线学者客座授课。作业要求学生在开源 LLM 之上从零实现 ReAct Agent、设计评测框架并完成 SFT/RL 训练，工程细节对标生产级 Agent 系统。期末研究项目占 50% 成绩。PPT、视频与作业仓库全部公开，是目前系统学习 LLM Agent 建造、评测与训练最完整的公开课程。
MIT 由 Paul Liang 主讲的《How to AI (Almost) Anything / Multimodal AI》2026 春季课程全套视频免费上线。课程涵盖多模态学习完整技术栈：异构数据表示与融合、跨模态对齐、多模态生成、推理（RLHF、DeepSeek-R1、DPO）、智能体、跨模态迁移，以及触觉、嗅觉等新模态与自进化 AI 等前沿方向。相比 2025 版，新增多模态推理、智能体、自进化 AI 模块及制造、城市、交通等应用课。适合有机器学习基础的学习者系统建立多模态 AI 知识框架，课程网站与 YouTube 播放列表均可免费访问。
这是 AI Agentic Engineer 系列课程的第二部分，深入讲解提示词工程与上下文安全。文章首先介绍 LLM 的指令层级（系统提示、用户消息、工具结果），强调层级只是辅助而非安全模型。随后详细分析直接提示注入与间接提示注入两类攻击：间接注入尤其危险，因为恶意指令藏在外部内容（网页、邮件、GitHub issue 等）中，用户毫不知情。核心防御是来源标记，即区分内容的可信级别，同时强调授权必须在模型之外的后端以确定性方式实现，防止智能体成为权限绕过的工具。
本文介绍了如何从零开始成为一名图架构师（Graph Architect），这是一个新兴的AI应用领域。文章指出，由于该领域非常新，几乎没有人拥有超过几个月的经验，因此零经验反而是优势。课程分为两个阶段：第一阶段（第1-2周）学习图与检索的区别，并手动进行实体和关系抽取练习；第二阶段（第3-4周）基于Anthropic的官方方法，构建四阶段抽取流水线（提取、解析、组装、查询）。文章强调使用公开免费资源，如Anthropic的cookbook和DeepLearning.AI的课程，并提供了实践提示词。最终目标是掌握知识图谱构建和智能体图设计，使AI系统能够显式地记忆、连接和推理信息。
