学完这一讲，
你将能回答：

先把这几个问题装进脑子，带着它们往下走——大脑「带着疑问学」比「被动看」留存高得多。

• 这门课到底教什么？为什么说它教「原则」而不是「方法」？
• 「模态 / 多模态」是什么意思？
• 整门课分哪四大模块？成绩怎么算？

一块芯片，
怎么能「闻」出花生？

视频里有这样一幕：一块小芯片，凑近蛋糕、花生酱，就能报警「有花生」——对花生过敏的人，这是救命功能。

机器人被「模拟地震」乱晃，
为什么还能完成任务？

机械臂能感觉抓的是硬物还是软物。研究者故意乱晃它「模拟地震」、用挡板遮住摄像头「模拟下雨大雾」——它照样把事做完。

「帮我买副 4.5 星以上的耳机」
——AI 真的自己下单了

它会搜索、按评分排序、按你偏好选颜色、加购物车、结账。这不再是「回答一个问题」，而是连续做一串动作替你办事。

这三件事，
就是这门课的全部

闻花生、触觉机器人、网购 AI——它们指向同一个主题：让 AI 能接收并处理世界上几乎任何一种信号。

记住一个词：模态（modality） = 一种信息通道。这是全课最高频的词。

AI 能做的事，分三层

刚才三个例子，恰好对应 AI 的三种能力。把它们记成一条线：

那块「闻花生」的芯片，
展示了哪个核心理念？

它教「原则」，
不教「方法」

传统 AI 课是 15 周、一周一个算法，盯着模型本身。这门课不一样——它教你思考的原则，让你以后能为自己的新问题设计方案。原则就是一条完整流水线：

整学期分四大模块

先把这张地图记住，往后每一讲你都知道自己「走到哪了」。每块约 3–4 周：

这门课和「传统机器学习入门课」
最大的不同是？

怎么算分：
40% 讨论 + 60% 项目

这是一门「研究型」课，不是刷题课。成绩两大块：

• 阅读 + 讨论　约 7 次论文阅读，周四分组讨论、互相批判观点
• 研究项目　像写一篇 AI 论文：开题 10% → 中期 50% → 终期 25% → 双周进度 10%

读同一篇论文，
扮 7 种角色

Paul 让学生扮不同身份读论文——这是训练批判思维的妙招。挑你喜欢的，读任何资料都能用：

翻卡自测

先看问题，在脑子里答一遍，再点开核对。「先回忆、后核对」比直接看答案记得牢约 2 倍。

把今天的珠子，
串成一条线

这门课要让 AI 感知一切模态（闻花生、触觉机器人）；它会做三件事：感知 → 生成 → 行动（自动网购）；它教的是 原则（数据→架构→评估→部署）而非算法；整学期分 四大模块；玩法是 40% 讨论 + 60% 研究项目。