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WIRED 采访纽约市长 Zohran Mamdani，谈论他对 AI、数据中心、学校中的 AI 应用的立场，以及他如何利用社交媒体进行治理，时值中期选举前夕。
一篇简短的帖子，分享了向 AI 老师询问“seventeen”这个词如何拼写的经历，展现了日常学习中与 AI 的互动。
humans& 推出 &Tutor——一个以 Persimmon 作为模拟学习者进行对练训练的教学模型，在 TutorMoments 基准测试上取得了最先进（state-of-the-art）的结果，在普通提示（plain prompting）下表现优于 Claude Sonnet 5.5 和 GPT-6 Astra 等前沿模型。
一篇中文评论帖，介绍有用户把 174 页高中物理笔记用 AI 做成可拖动参数、实时动画的交互式网站，作者借此论证 AI 定制化工具正在解构传统应试教育、家庭教育应善用 AI红利。
推文分享了 Andrej Karpathy 在 GitHub 上免费公开的一套完整 AI 学位课程，包含 7 个按学习顺序排列的仓库，从反向传播一路讲到能自主运行研究的智能体，累计获得超过 30 万星标。
作者整理并分享了 10 个近期关注的 AI 教育开源项目，涵盖中国中小学交互实验室、国外中学科学课程以及 AI 可视化学习工具，认为教育将因 AI 被重新做一遍。
Andrej Karpathy 发布了一堂长达 2 小时的大师课，涵盖智能体、运行框架、循环和图等内容，被宣传为 AI 从业者的必看课程。
作者认为，传统教育体系已经过时，而如今的人工智能工具能够生成课程体系、教学内容、测验和视频，从而提供比传统课堂好得多、也更加个性化的居家教育体验。
Discover AI v0.2.0 发布更新：51 个动手实验实验室全面支持浏览器运行、新增 600+「在实验室中查看」快捷卡片、简易阅读模式、跨平台安装包以及可完全本地运行的 AI 指南（Qwen3.5 2B + llama.cpp）。
推荐一个基于 AI 的开源「智能错题本」项目，支持拍照识题、自动解答、知识点标签与难度评级、错题管理、举一反三练习和组卷打印，可与中小学知识图谱开源项目搭配使用。
Verizon 领导者、MIT xPRO 高管人工智能课程学员普拉巴·贾（Prabha Jha）与麻省理工学院的同学合作，共同撰写了《人工智能文集》（The AI Anthology）。这本文集汇集了对人工智能的洞见，旨在帮助企业领导者应对人工智能对业务运营的影响。
PyTorch Foundation 欢迎其 2026 届 24 名大使，他们来自尼日利亚、布基纳法索、新加坡、印度、罗马尼亚、西班牙、英国和美国等全球社区，旨在推动开源 AI 的教育、指导与贡献。
Guillermo Rauch 认为，AI 最终将精确计算一个人已理解与未理解之间的差距，让任何人都能逐步学习任何概念，并免费发挥自己的最大潜力。
微软与卡内基梅隆大学（CMU）联合推出 PRAISE 计划，通过 CMU 的在线课程和在职导师指导，帮助微软早期职业软件工程师掌握 AI 增强的软件工程技能。该计划旨在帮助初级工程师适应正在重塑这一职业的 AI 工具。
这是一段对 Kent C. Dodds 的访谈，探讨 AI 如何改变我们学习、教授和构建软件的方式，将在 YouTube 上发布，同时附带 Silver.dev 工程师招聘推广。
AI 赞助推广帖子，介绍 Gakku——一款面向 6–16 岁儿童的 AI 原生学习应用，提供实时对话式写作、口语与思维训练教练。该应用能记住学生情况并动态调整课程，课程对标 CCSS、CEFR 和 GCSE 标准。
Discover AI 是一款离线学习应用，提供 51 个动手实验，涵盖神经元、梯度下降、注意力、RAG、智能体、微调、量化与部署。部分实验可实际运行（如内置的拥有 137 万参数的小型 Transformer），无需账号，也不收集遥测数据，代码已在 GitHub 开源。
一篇介绍莱顿大学发布在 Arxiv 上的472页 AI 教科书《Agentic Large Language Models》的推文，涵盖大模型工作原理、Agent 原则、语言建模基础及 LLM 训练流程等内容。
分享了沃顿商学院「Generative AI Studio」的教学实践：将生成式 AI 视为创意媒介而非效率工具，通过 Crit（作品评议）和 Charrette（限时创作）两大艺术设计教育方法，培养学生在 AI 时代最宝贵的判断力、品味、创造力与批判性思维。
李丹（@lidangzzz）提出了一套理想化的中国计算机大学设计方案：将基础课程下沉至高中、以算法/操作系统/计算机体系结构/编译器为四大核心、全程开设AI与Agent课程链、强制三学期企业实习、以科研替代学分，并设立本硕连读与产业导向的博士项目，强调与科技园区深度融合、去除行政化与政治课。