Thinking about High-Quality Human Data
理解人类标注数据质量的完整链路：从标注任务设计、标注员选拔与培训，到一致性度量与真值聚合，并能把多数投票、Raw agreement、Cohen's Kappa、MACE 等方法用于实际标注项目的质量评估与聚合。
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Lil'Log
新资源
找到想学的，开始学。
不知道从哪门开始？
说出学习目标，回答几道选择题，为你挑 1–2 个合适的资源；资源库没有的会检索外部信源。
10月14日
星期三 · 3 条Scaling Laws, Carefully
读懂并会用缩放定律：理解损失随模型规模、数据量、算力按幂律下降的经验规律，能区分 Kaplan 与 Chinchilla 的结论差异，并了解在小规模实验上拟合、外推到大模型配置的基本做法。
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Harness Engineering for Self-Improvement
理解 harness engineering 的核心概念与设计模式，掌握构建可迭代、可自改进 AI Agent 外壳系统的思路与工程取舍。
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Lil'Log
10月13日
星期二 · 1 条wonderful-sql：从 0 到 1 掌握 SQL（Datawhale 开源课程）
以 MySQL 8.0 为环境，从零掌握 SQL 基础查询、复杂查询、集合运算与高级处理，并通过面试题练习应对求职与日常数据工作。
书籍
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Datawhale
10月10日
星期六 · 87 条Karpathy
Stanford AA228 / CS238：Decision Making under Uncertainty（2026 秋）
用概率模型和决策算法处理不确定性，学习动态规划、强化学习及部分可观测决策。
大学课程
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StanfordAA228
CMU11-768
BerkeleyCS61C