清华大学教授、智谱创始人唐杰开设的“高级机器学习”课程近日引发广泛关注。开课首日，可容纳112人的教室被学生挤得水泄不通，连过道都站满了慕名而来的学习者。这门课程虽沿用传统名称，但教学内容已围绕人工智能前沿方向进行全面革新。
唐杰在授课中明确指出，通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）将成为下一代AI模型的核心发展方向。他判断当前以对话交互为主的Chat类应用竞争已接近尾声，2026年起行业将聚焦于构建具备自主记忆、持续进化和完成复杂任务能力的智能系统。这一观点为课程设计奠定了理论基调。
据参与课程的学生透露，唐杰在首堂课就坦言"作业量会超出预期"，试图通过高强度实践筛选真正有热情的学习者。课程作业体系涵盖大模型开发全流程：从基础组件的代码实现（如独立编写Tokenizer和Transformer架构），到硬件加速优化（手写Triton注意力计算内核并测试多卡并行效率）；从数据预处理（清洗原始语料并拟合扩展定律），到模型训练范式对比（在相同基座上实施监督微调、直接偏好优化等不同策略）；最终要求搭建可验证环境训练具备长程规划能力的智能体，并鼓励构建自我评估循环机制。
该课程采用团队协作模式，要求2-3名学生组成项目组，所有技术报告需遵循国际顶级会议NeurIPS的英文写作规范。考核体系包含40%的常规作业成绩和60%的最终项目评分，评审标准涵盖问题定义、方法创新、实验设计和结果分析等全维度要素。第16周将举行现场演示环节，各团队需展示完整的技术实现路径和实际应用效果。
这种将前沿理论研究与工程实践深度结合的教学模式，在高校人工智能教育中尚属少见。有学生表示，课程作业几乎覆盖了大模型开发的每个关键环节，对参与者的编程能力、数学基础和工程经验都是严峻考验，但同时也为有志于投身AI领域的学生提供了难得的实战机会。
