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该项目是一个系统化的深度学习笔记仓库，涵盖 PyTorch、Transformer、生成模型等内容，旨在解决学习资料碎片化问题，并提供代码实现与实践指南。
一篇教育性文章，解释生日悖论的数学原理及其在密码学中哈希碰撞的应用，涵盖匹配生日的概率计算以及理查德·冯·米泽斯贡献的历史背景。
Andrej Karpathy 在 YouTube 免费发布了一堂计算机视觉讲座，涵盖图像描述、定位、分割和迁移学习，内容源于他在 Tesla 和 OpenAI 的生产实践经验。
Andrew Ng 分享了他的斯坦福 CS229 课程，涵盖机器学习核心数学知识，包括局部加权回归、最大似然估计、逻辑回归和牛顿方法，为开发者提供了一份全面的机器学习基础指南。
一段40分钟的讲解通过白板图完整介绍了Transformer架构，并演示了如何在Vim中使用C语言进行实际实现。
本研究探讨在教育情境下，学生针对AI生成内容撰写反论证以培养批判性思维，并发现前沿大语言模型能够以与人类评估者中等一致性的方式评估此类写作。
OpenAI 推出 ChatGPT Futures 计划，表彰 2026 届中利用 AI 打造具有影响力项目的学生，并为他们提供研究资助及前沿模型的使用权限。
Google 和 Kaggle 将于 2026 年 6 月举办为期五天的免费 AI Agents Vibe Coding 课程，重点介绍如何利用自然语言工作流构建生产级智能体。
麻省理工学院（MIT）研究人员与沙特阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）及 HUMAIN 公司合作，发布了 MathNet。这是目前最大的开源奥数级数学问题数据集，包含来自 47 个国家的超过 30,000 道由专家编写的问题。
斯坦福发布90分钟免费课程，系统讲解如何构建自主智能体：提示工程、链式调用、RAG、多智能体协作，一站式掌握。
OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 发布了一段 2 小时教学视频，承诺让观众大幅提升大语言模型的实战能力。
一条分享 Hao AI Lab 主办的 CSE 291 课程页面链接的社交媒体帖子。
# 父母担心孩子使用AI，但更担心他们不使用AI 来源：[https://www.chicagobooth.edu/review/parents-worry-about-their-kids-using-ai-worry-more-about-them-not-using-it](https://www.chicagobooth.edu/review/parents-worry-about-their-kids-using-ai-worry-more-about-them-not-using-it) 对于那些期望孩子在一个人工智能无处不在的世界中成长、生活和工作的父母来说，帮助孩子熟练掌握这项技术可能会觉得势在必行
一位 Reddit 用户征求意见：是补齐计算机科学辅修课程以重新申请 MILA，还是直接入读 Polytechnique Montréal 的专业硕士项目？他在权衡一条耗时 3-4 年、侧重理论深耕的路径，与一条耗时 2 年、以就业为导向的 ML/DL 实践路线。
Andrew Ng 与 Laurence Moroney 在斯坦福带来一场被誉为最坦率的 AI 职业攻略讲座，详解为何现在是投身 AI 的黄金期，以及 2026 年真正能让你被录用的关键。
本文评估了大语言模型在僧伽罗语和泰米尔语（两种资源匮乏的南亚语言）中的数学推理能力，采用独立编写问题的平行数据集进行评估。研究表明，虽然基础算术在跨语言间转移良好，但复杂推理任务在非英语语言中表现出显著性能下降，这对在多语言教育环境中部署AI辅导工具具有重要启示。