影片生成：時間軸如何進入模型｜CMU 10-423 第 25 堂
能追時空attention shape並區分影片時間與去噪時間
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世界模型與對齊理論：動作介入與可修正性需要哪些前提｜CMU 10-423 第 26 堂
區分三種世界表示與動作介入證據，再看共識成本與 corrigibility 定理的條件
LoRA：少改參數，改的是哪個矩陣｜CMU 10-423 第 10 堂
以完整數值例子與變式答案理解LoRA：少改參數，改的是哪個矩陣。
練習考卷：用錯誤定位觀念缺口｜CMU 10-423 主題單元
用公開練習卷區分機率、資料流與評估錯誤，走完序列機率例子，再以變式題驗收。
開放式演化：指定閱讀導讀｜Stanford CS329A 第 7 堂
開放式演化改的是 agent 程式與流程；archive 保留不同分支，保留測試再檢查泛化。
軟體工程 agent：指定閱讀導讀｜Stanford CS329A 第 13 堂
多個程式候選仍需需求反例來挑選；先通過正確性檢查，速度提升才有意義。
Agent 記憶：指定閱讀導讀｜Stanford CS329A 第 14 堂
取回管理、訓練 KV 表示與 cache 重用處理不同瓶頸；速度與命中率都不保證資料新鮮。
Spotify Technology：把內部開發工具包成一個品牌賣給別的公司
Spotify 在 2026-10-07 把 Confidence、Portal、Xirp 與 Backstage 外掛併成「Spotify Technology」對外賣；核心賭注是 AI 讓寫程式變便宜後，瓶頸會移到判斷，而組織的共用脈絡是資產。營收未揭露；Confidence 有公開定價與免費方案，Xirp 仍是只支援 macOS 的 beta。
推論時多試幾次，怎麼選出正確答案｜Stanford CS329A 第 2 堂
多產生候選只能提高正解出現的機會；可信的選擇器才把機會變成實際成功。
驗證答案之前，先驗證推理步驟｜Stanford CS329A 第 3 堂
最後答案正確不代表推導成立；步驟回饋能定位錯誤，驗證器本身仍需檢查。
工具回饋如何改變下一步，而不只是增加紀錄｜Stanford CS329A 第 4 堂
外部觀察、執行測試與原則批評提供不同回饋；先辨認訊號，再決定修正或訓練。
多步驟規劃：哪一步失敗，才拆哪一步｜Stanford CS329A 第 5 堂
多步驟任務要區分搜尋、平行執行與訓練；子任務產物必須支撐原任務的成功條件。
訓練時改進：讓回饋真的變成學習｜Stanford CS329A 第 6 堂
組內回饋必須能區分好壞；正解篩選、相對優勢與取樣策略，決定訓練是否真的得到有用訊號。
搜尋與深度研究：候選很多，怎麼選出可交付的答案｜Stanford CS329A 第 8 堂
候選搜尋解決選擇問題，文件檢索補知識缺口；兩者都需要保留規格與可檢查的依據。
長任務評估：做完、做對與值得交付是三件事｜Stanford CS329A 第 17 堂
人類任務時長、成品品質與引用支持率回答不同問題；長任務驗收應同時檢查流程與交付物。
未來研究：把自我改進的瓶頸寫成可驗證假說｜Stanford CS329A 第 20 堂
多樣性、驗證、資料選擇與效率是不同瓶頸；研究計畫要有保留測試與足以推翻假說的條件。
強化學習系統：推論與訓練怎麼接起來｜CMU 11-768 第 12 堂
RL 系統用推論引擎取樣、驗證器給獎勵、訓練引擎重算 logprob 與梯度，再把新權重同步回推論端。用一個自編的小例子走完這五步，再理解快取、歷史保留與非同步更新各在解決什麼問題。
Agent 安全——四種威脅模型，加上沙盒、憑證代管與監控三道限制｜CMU 11-768 第 13 堂
第 13 講的主軸是「限制 agent 能存取什麼、能做什麼」。投影片先用五個真實事件說明出事的方式，再歸成四種威脅模型（惡意使用者、prompt injection、agent 失誤、不當手段）；對策分四層：訓練端的 red teaming 與安全訓練、執行端的沙盒與憑證代管、事後與即時的監控，以及安全評測。最容易被忽略的一點是：把 API key 藏起來，不等於 agent 不能濫用它背後的權限。
OpenHands——一個 coding agent 框架從研究原型走到每天跑上千次自動化｜CMU 11-768 第 14 堂
Graham Neubig 用自己開發的 OpenHands 講框架設計：先走一遍 coding agent 從 HumanEval、SWE-bench、Devin 到 2026 年長時間、可中斷、平行執行的演進，再拆 Software Agent SDK 的零件（LLM、tools、conversation、condenser、workspace、確認政策），接著談單一 agent 與多 agent 的取捨、本機與雲端、IDE／GUI／CLI／整合四種介面，最後是把 agent 接到 issue 與 PR 的自動化，以及從過去軌跡自動修訂 skill。
AI 幫你跨過技能門檻之後：讀懂 agency，也練習用英文說出自己的行動
Agency 是相信自己能改變事情，並開始行動。讀完導讀，再用三段原音與原站英文字幕練跟讀，把觀念換成自己工作中說得出口的句子。