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本文讨论了在LLMs中控制推理努力，包括OpenAI发布的GPT-5.6具有多种推理努力设置，并提供了开发可调节努力模式的推理模型的指导。
Matt Pocock 分享了一种教学技巧，在他的新课程中使用请求日志记录器来揭示 AI 模型交互的底层细节，提升了透明度，帮助理解上下文窗口和 token 的使用。
DeepTutor 是一个由香港大学数据智能实验室开发的开源个性化辅导平台，提供持久化学习上下文、可追溯的记忆系统、灵活部署和多场景学习支持，旨在解决AI辅导中的对话连续性和建议可解释性问题。
介绍了Earthquaker-AI，这是一个混合教育框架，利用检索增强生成和量规评估来向小学生教授地震准备知识。
Gergely Orosz 发推文推荐了一期与 Dex Horthy 关于 LLM 上下文工程的播客，其中涵盖了几个教训，例如交付未经审核的代码的危险，以及如何识别 LLM 会话已被“轨迹污染”。
Yoshua Bengio的《深度学习》教科书，与Ian Goodfellow和Aaron Courville合著，可在deeplearningbook.org免费在线阅读，全面涵盖神经网络及相关数学知识。
一条推文区分了AI领域的两条职业道路——API调用者与架构师，并推荐了斯坦福大学免费的CS336课程给那些想成为架构师的人。
港大开源了一款名为DeepTutor的AI个性化辅导私教工具，支持多种模式、记忆系统和本地模型部署，在GitHub上已获25k星。
一个免费的、直觉优先的开放教材和GitHub仓库，涵盖从基础知识到前沿课题的数学、计算机科学和AI，并附带一个用于AI助手的MCP服务器。
MIT提供一门免费的非技术课程，内容涵盖从经典机器学习到基础模型和生成式AI的演变，并提供在线讲座视频。
Anthropic 发布了一小时的 AI 流利度课程，涵盖框架、提示工程、作业和领域特定应用，从零开始教授 AI 协作。
本文解释了On Policy Distillation损失函数的组成部分，包括前向与反向KL散度、监督粒度、特权类型以及特权优势估计。还提供了来自Thinking Machines、Hugging Face等的其他资源。
推荐文章推荐了与腾讯WorkBuddy产品负责人Jason的深度对谈播客，探讨了AI时代编程技能不再稀缺，洞察力、审美和语言表达才是核心竞争力；并通过一个文科生利用AI编程工具开发App的故事，说明AI的鼓励作用能帮助人们克服恐惧、建立信心。
一位开发者开源了涵盖小学8大学科的超级知识图谱，包含1590个核心概念和3221条逻辑链路，对标英美教育标准，可用于算法生成个性化学习路径。
Hugging Face举办了一场关于模型蒸馏用于训练自定义智能体的直播教程，现已提供回放。
美国富裕家庭正转向像Forge Prep和Alpha School这样的AI驱动私立学校，为AI导师和项目制学习支付数万美元，尽管公众普遍对AI不信任且对教育成果感到担忧。
吴恩达解释了DeepLearning.AI选择课程主题和合作伙伴的'学习者优先'理念，强调基础AI工程技能而非供应商特定工具。
Stephen 发布了一个关于 loop engineering 的免费迷你课程，约30分钟，包含吴恩达的最新内容，旨在帮助学习者构建自主运行的编程agent。
斯坦福大学热门课程CS224N（自然语言处理与大语言模型）已免费开放，内容涵盖基础到实践应用。