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Jurafsky和Martin的《Speech and Language Processing》教科书第三版于2026年1月发布，其中对Transformers进行了清晰解释，并包括ASR、TTS和DPO等新章节的更新。

2026年1月6日发布的《Speech and Language Processing》第3版草案由Dan Jurafsky和James H. Martin撰写，采用了修订后的结构，重点关注大型语言模型并更新了章节。

一条推文重点介绍了朱拉夫斯基和马丁教科书中的Transformer架构章节，赞扬其对自注意力、多头注意力及相关机制清晰且数学基础扎实的解释。

MIT Press 将机器人学教科书《Introduction to Autonomous Robots》在 GitHub 上以 Creative Commons 许可证免费发布，涵盖本科生所需的基础主题。

MIT已将Goodfellow、Bengio和Courville合著的《深度学习》教科书完整免费公开，无需付费墙或注册，提供超过800页的基础知识。

Steven Brunton 宣布他的新书 'Optimization: A Bootcamp for Machine Learning, Inverse Problems, and Control'，现已开放预订，并配套提供免费PDF、YouTube视频和Python代码。

Math Academy技术负责人免费开放为美国顶尖高中数学/计算机科学课程编写的教科书，源自Eurisko项目（2020-2023）引导学生完成硕博级课程的经验。

一本开源的、非传统的教科书，从基本原理出发涵盖数学、计算机科学和人工智能，包括一个供 AI 助手作为知识库使用的 MCP 服务器。

一本来自哈佛大学的关于机器学习系统的开源教科书，涵盖人工智能系统工程的原则与实践，配有配套实验和套件。

一本开放教科书，涵盖自主机器人的计算原理，源代码可在GitHub上获取，印刷版由MIT Press出版。