我决定发布一个免费的在线版本，作为我即将推出的 "10-202 - 现代人工智能导论" 课程的简化版，课程将于1月26日开始：。 简要总结一下，这门课程向学生介绍现代人工智能系统的要素：你将从零开始在PyTorch中构建和训练一个简单的LLM聊天机器人，完全不使用任何预构建的层或预训练模型。 关于课程的更多信息以及注册链接，请访问上面的网页链接。 在免费的在线版本中，你可以观看所有讲座视频并提交所有作业（在完整课程中所有作业都是自动评分的）。 不会有测验/考试，CMU也不提供学分；这纯粹是出于教育目的。 在线课程将在CMU版本开始后两周开始，讲座和作业将在面对面版本后同样延迟两周发布。 请注意，这是该课程的首次开设，因此我当然预期会有一些小问题。但我希望这些材料对许多人会有帮助。

我的编程项目往往分为两种截然不同的体验： 1）一切都完美运行，我创建了这个梦幻应用，完全符合我的期望，可能只需做一些修正来解决我没有完全说明的某些方面。我添加新功能，一切都在正常运作。这就像魔法一样。 2）我最初想要的东西无法实现，我指示代理去修复它，试图逐步减少复杂性，以找到我想要的核心，但无论如何都没有效果，它不断重复同样的错误，即使给了很多指示。 我认为这是一个技能问题。人们是如何成功摆脱体验#2的，当事情开始失控时？从头开始重新启动项目很少有帮助，因为我认为我自己的指示/框架本身就造成了问题。

我将在CMU教授一门新的“现代AI入门”课程，时间是这个春季学期：. 这是一门关于如何从零开始（实际上是从PyTorch开始）构建聊天机器人的早期本科课程。课程名称让一些人感到困扰——在学术环境中，“AI”通常意味着更广泛的内容——但我认为现在是许多对AI感兴趣的学生应该看到他们熟悉的AI实际是如何工作的（因为这真的很简单！）理解它的人越多，越好。 我会尽量将我们开发的尽可能多的材料放到网上（作业 + 自动评分，希望还有讲座视频），不过作为一门首次开设的课程，过程中可能会遇到一些波折。希望随着时间的推移，它能成为一个好的资源。 欢迎反馈。