考卷、論文與專案：三種學習證據｜CMU 10-423 主題單元
考卷檢查你能否在固定問題下推理；論文報告檢查你能否判斷別人的證據；專案檢查你能否自己產生可重現證據。三者不是「課程行政事項」的清單，而是逐步加深的學習任務。這個舊網址保留為評量導覽，完整做法各有教學篇。
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8 篇文章Deep RL 的前沿問題，以及怎麼做研究｜Stanford CS224R 第 18 堂
CS224R 最後一講分三段：先把整學期的方法收成一個工具箱，再列七個還沒解決的問題（沒有可驗證獎勵的領域、怎麼用 prior data、world model、怎麼 scale、安全、幻覺與校準、通才系統的評估），最後用一半的篇幅講怎麼做研究：同時要有重要的問題和可行的計畫、先把風險挪到最前面、及早考慮轉向、研究成果要分享出去才算數。配著 2026 年 244 份公開的期末專題報告一起讀，最容易看出這些原則落地的樣子。
World Modeling／Robot Learning、Human-Centered AI 與期末專題｜Stanford CS231N 主題單元
CS231N Spring 2026 的最後兩講沒有公開投影片：L17 在課表上只寫「World Modeling」與客座講者 Gordon Wetzstein，L18 只寫「Human-Centered AI」。校外讀者能看的是 2025 年的替代品：L17 當年是另一個主題 Robot Learning（Yunzhu Li，有投影片與錄影），L18 是李飛飛的錄影，沒有投影片。本文把三者分開標示年份，不把 2025 的內容寫成 2026。後半講期末專題：占 35%，分 Applications 與 Models 兩條 track，專案必須處理像素，交付物是一段提案、三次 milestone check-in、6–8 頁報告與海報。
19 份學生研究、評分表與第一屆的教訓｜Harvard CS2881R 主題單元
Harvard CS 2881R Fall 2025 的期末專題分兩種：延伸既有論文，或做有 theory of change 的長期研究；交 5–10 頁 NeurIPS 風格論文加海報，評分是 writeup 65、code 15、poster 20。專題頁公開 19 份論文，約一半集中在 persona 向量與 chain of thought 監控。head TA 與 Harvard Q-report 都指向同一個問題：期末專題太晚開始、評分表太晚公布，回饋是全課評分最低的一項。
清大 NLP 期末專題與 Fall 2026 改版：30% 分組專題換成 W14 實體期中考，外加 Reasoning／Agentic AI、AI-TA 與 TAICA 算力｜清大高宏宇 自然語言處理 主題單元
Fall 2025 的評分是作業 70%＋期末專題 30%，專題 3–4 人一組，分成 Proposal 6%、Progress 6%、Poster 6%、Report 12%，不提供 GPU；repo 沒有專題規格文件，只有 Syllabus 的結構、期末提醒與 W15–W16 的錄影。Fall 2026 改成作業 75%（4 份）＋W14 實體期中考 25%，課表拿掉報告週，新增 Reasoning／Agent 單元，並加入 AI-TA 協助批改與 TAICA 算力補助。改版原因，官方材料沒有寫。
文獻回顧與實驗計畫｜Stanford CS224U 主題單元
CS224U 期末專案的前兩段交件，一份是文獻回顧（依組員人數讀 5／7／9 篇、五個建議段落），一份是實驗計畫（七個必填段落，核心是寫得出假設）。課程給了找論文的六步迴圈、AI 助手輸出必須加引號的規定，以及一位學生把期末專案做成 Findings of EMNLP 論文的完整示範。Gradescope 格式與評分細則頁、往年範例論文都在登入牆後面。
CS224U 寫 NLP 論文、投稿與上台報告｜Stanford CS224U 主題單元
CS224U 的「Presenting your research」一講分四段：期末論文的課程特有要求、NLP 論文怎麼寫、會議投稿流程、怎麼上台。最實用的三件事：期末論文強制附 Known project limitations 與 Authorship statement；寫作要用 Shieber 的「理性重建」而不是按時間講你踩過的坑；投稿時標題幾乎決定了審稿人的 bidding。投影片、四支影片、projects.md 都公開；往年範例論文需要 Stanford 登入。
把期末專案收斂成可驗證的研究問題｜Stanford CS224N 第 6 堂
第 6 講先補完 Transformer encoder、decoder 與 cross-attention，再把期末專案拆成題型、評分、研究題目與資料來源；好題目必須能用一個明確 baseline 和指標驗證。