芝加哥大学的大语言模型公开课 Large Language Modelsuchicago-llm-course.github.io/课程内容主要是：interpretability（可解释性）、alignment（对齐）、agents（智能体）。“大型语言模型正在迅速重塑机器学习的研究与实践，但关于它们的工作原理、如何确保其按预期行为以及如何在其基础上构建可靠系统仍存在许多问题。本课程聚焦于 LLM 研究前沿的三个核心领域：可解释性、对齐与智能体。学生将学习分析电路和内部表示，通过稀疏自编码器和线性表示探测模型特征的几何结构，并推理可扩展监督与新出现的错位问题。课程还将涵盖 LLM 如何作为软件工程和科学研究的自主智能体部署，如何用于模拟人类行为，以及如何补充人类决策。本课程为高级课程，要求熟悉 Transformer 和语言建模。课程中将阅读并讨论最新论文，重点放在从必然不完整的实证证据中进行分析、解释和论证。学生将通过作业和为期一个学季的研究项目获得实践经验，探索该领域的开放性问题。”不是纯入门课程，要求学生已经理解 transformer 架构。How I AI