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NVIDIA 和斯坦福开发了一个对比语言模型 (CLM)，将人工智能中的决策制定视为一个检索问题，通过缓存动作嵌入，与现有系统如 Jev 相比，实现了最高 9 倍的延迟降低。

斯坦福研究人员已从科学论文中创建了AI代理，这些代理可以自主重现实验并相互交流，从而发现了一个与ADHD风险相关的新遗传联系。

斯坦福大学宣布了一门新的深度学习课程CS312，其独特的评分系统强调测验和实践实验，而非作业。

Stanford课程《现代软件开发者》将于下周二开始，GitHub仓库提供课程作业。

斯坦福大学发布了一个免费的67分钟课程，教授从零开始构建AI代理，涵盖编码和无代码方法。

斯坦福大学教授 Chris Manning 警告称，前沿AI发展集中在少数保密机构中，限制了公众信息，并可能阻碍社会对AI的接受。

来自@RyanNeverWrong的推文称，最近的进展对Stanford University是变革性的。

斯坦福人工智能实验室宣布公开 CS 312: Deep Learning Alchemy 课程的录像和材料，包括关于深度学习概念（如Transformer组件）的作业和测验。

斯坦福大学推出一门免费课程，用1小时50分钟讲解Claude和ChatGPT的工作原理。

Stanford PhD student Samuel King因其使用AI模型Evo设计功能性噬菌体的工作，被评为MIT Technology Review的35岁以下创新者，推动了AI在生物设计中的应用。

斯坦福教授Chris Piech宣布免费推出'AI概率'课程，采用志愿教学模式，目标师生比例为1:10，并开放学习者和教师申请。

Stanford 大学发布了关于自我改进 AI 代理的完整免费课程，为 AI 发展提供易于获取的教育资源。

一篇由 Stanford 的 Jared Duker Lichtman 教授撰写的题为 'Long Gaps' 的研究论文托管在 OpenAI 平台上，这表明 AI 研究中注重数学方面。

Terminal-Bench-Science 是一个新基准，版本0.1.0，用于评估AI代理在科学研究工作流上的表现，由斯坦福社区主导开发。

本文讨论了Stephen Boyd于2006年出版的数学教科书对凸优化的影响，该书被谷歌、Renaissance Technologies等公司使用，并推广了他免费提供的斯坦福大学课程EE364A，该课程可在YouTube上观看。

一位17岁少年为Anthropic创建了AI代理农场，赚到了第一个百万，并在Stanford分享了如何高效构建AI驱动业务的方法。

分享Stanford的 'Deep Generative Models' 讲座视频和课程网站，便于获取AI学习材料。

一条推文分享了一份来自 Stanford University 的17页PDF，解释了隐马尔可夫模型，这是机器学习和语音处理中的一个基础概念。

崔屹在AASF 2026上介绍其电池能量密度路线图，从250 Wh/kg目标提升至1000 Wh/kg，并将其称为“退休计划”，目前进展过半。

Jeff Dean 离职谷歌后现身斯坦福 AASF 2026 演讲，分享区分基础性技术与时髦技术的方法。原推文晒出他离职时交还的贴满贴纸的旧笔记本电脑。