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论文提出GanJiang——一个用于粉末X射线衍射分析的自学习智能体，基于XMatcher、XQueryer、XDecomposer和WPEM构成的衍射分析生态系统，通过诊断失败并修订可执行技能来积累经验，无需重训语言模型即可在单相和多相识别基准上取得领先性能。
一位实践者描述了围绕 AI 消息草稿助手搭建的一个小型自我学习回路：用禁用词/结构化套路检测器配合每晚运行的任务，从编辑和驳回中提取风格规则，并通过每晚最多 6 条规则、总共 25 条纯风格规则的严格上限以及输出净化机制，防止模型自行发出超出边界的指令。
李笑来的开源书《自学是一门手艺》在 GitHub 上已突破 17000 颗星。它以编程（Python、递归、TDD、问题分解）为载体，真正要培养的是真正的自学能力，因此更像一套学习方法论，而非普通的入门编程指南。
BrainStem 是一个自学习语言理解系统，旨在通过统计观察从未分割的文本中获取语言结构，模拟生物记忆巩固以实现终身学习。
RoboFoundry提出了一种面向具身智能体的自演化系统即策略框架，在基准测试中达到最先进的性能，并支持真实世界部署中的零样本迁移。
本文探讨了2026年学习AI和AI代理的各种方法，如自主实验、免费内容、结构化课程和AI辅助路径，并请读者描述他们理想的学习设置。
Garry Tan的一条推文强调了Auren Hoffman的观点：教导儿童从YouTube视频中学习复杂主题是现代时代的关键技能。
在经历智能体逃逸事件后，Aimee平台进行了全面革新，推出了强调治理、可审计性与可观测性的新型管控框架，同时深刻认识到失败对于推动AI智能体学习进程而言是不可或缺的一环。
本文整理了7个GitHub上的中文金融知识库项目，涵盖宏观经济、财务报表、ETF投资等内容，旨在帮助读者系统学习投资理财。
一条关于11岁孩子对AI原理认知的推文，感叹这个时代会用AI自学是最大的能力区别。
北大本科生将自学计算机四年积累的高质量开源课程资源（来自MIT、斯坦福、伯克利等）按实战顺序整理成一份开源文档，旨在帮助零基础者系统学习编程。
讨论AI代理如何在三个层面（模型、框架、上下文）学习，以及为什么将用户修正作为标记示例捕获是构建随时间改进的自学习代理的关键。
这篇推文讨论了自学作为竞争护城河的概念，强调了浏览器活动和代理痕迹是关键数据来源，并介绍了AG-UI——一个用于捕获用户与代理交互以改进产品的开放标准。
本文讨论了一种构建自我学习型智能体的方法，通过结合智能体追踪与浏览器内用户活动，利用AG-UI协议捕获并应用学习成果，使产品在使用中不断改进，从而构建商业护城河。
A self-improving meta-skill for AI coding agents that captures and persists learned knowledge across sessions, preventing the need to re-teach the agent each time. Works with Claude Code, Cursor, Codex, and other agents.