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Nathan Lambert 分享了一段视频讲座，涵盖了他书籍的前置知识，包括语言模型基础、概率和训练流程，使用 GLM 5.2 进行讲解。

Natolambert 宣布了一场新讲座，内容涵盖合成数据和蒸馏的历史，从 Hinton 2015 年的论文到现代的 on-policy 蒸馏，视频总时长超过 7 小时。

一条推文推荐了OpenAI研究员关于大语言模型构建方法的讲座，声称这场讲座教给一位MIT计算机科学毕业生的知识比他的整个学位还多。

一位斯坦福教授举办了一场公开讲座，全面剖析了GPT、Claude和LLaMA等现代LLM的底层构建方式，让大众也能了解先进的架构。

一条推文重点介绍了一个47分钟的斯坦福讲座，据称它能提供四年工程学位的价值，并推广了25个AI提示作为关键生产力工具。

一条推文分享了David Shirokoff在MIT关于马尔可夫链的讲座，内容涵盖转移概率、马尔可夫矩阵、特征值以及长期稳态。

这条 Twitter 帖子重点介绍了斯坦福 CS221 课程第 6 讲关于启发式算法的内容，解释了 A* 搜索如何通过使用启发式算法指导决策来提高代理效率。关键要点包括：通过放松问题来构建启发式算法、糟糕启发式算法的危险性，以及具有正确估计的 A* 算法的最优性。

一场由Percy Liang主讲的免费斯坦福讲座，关于AI泛化，解释了为什么模型在基准测试中表现出色，但在实际代码库中却失败，内容涵盖基准记忆、偏差-方差权衡和幻觉。

一条X帖子指出，Anthropic 支付工程师超过50万美元年薪来部署Percy Liang在斯坦福CS221第3讲中免费教授的内容，并解释了观看该讲座如何改变对Claude行为的理解。

一条推文推荐斯坦福AI图像生成讲座，鼓励人们学习以获得职业提升。

MIT 6.566 客座讲座：AI Agent 安全，涵盖系统级威胁、提示注入、工具使用漏洞，以及使用 GPT-5.4 和 Qwen 3.5 等大语言模型的演示。

一条推文分享了一位MIT教授的故事，他在去世前做了最后一次演讲，将他毕生的知识浓缩在一个小时里。

推特上分享了一场斯坦福讲座，免费讲解 ChatGPT 和 Claude 的构建原理。

Snapchat 以 1.5 亿美元收购了 Looksery，一家深度学习计算机视觉初创公司。一个免费的 MIT 讲座从头教你构建神经网络。

推荐一场Demis Hassabis的一小时剑桥讲座，深入剖析人工智能未来，声称其内容比普通人五年学到的还要多。

一个帖子分享了在Unity中使用激光雷达和PPO进行自对弈RL训练的视频，随后是关于从零构建AlphaGo的讲座。

斯坦福 CS153Systems 课程讲座，由英伟达的黄仁勋主讲，探讨智能背后的计算。

Eric Jang的黑板讲座逐步讲解了如何使用现代AI工具从零构建AlphaGo，涵盖了强化学习、蒙特卡洛树搜索、自我对弈，并与LLM训练相联系，同时讨论了自动化AI研究。

Marcos Lopez de Prado 的康奈尔大学讲座分享了量化交易框架，该框架使用神经网络，正是 Jane Street 量化交易员所用的，潜在年收入可达75万美元。

杰弗里·辛顿警告称，AI 正在发展出非预期的能力，并在认知任务上超越人类，而本文提供了一份有效使用 Claude 的实用指南。