MIT 6.438：推断算法（2014 秋）

金融中的签名方法

Signature Methods in Finance

DOAB 收录的开放获取图书，作者为 Christian Bayer、Goncalo dos Reis、Blanka Horvath、Harald Oberhauser，Springer Nature 出版，出版年份 2026，DOI 为 10.1007/978-3-031-97239-3，可免费合法阅读。简介称本书为路径签名方法这一快速发展领域提供入门指引，面向早期职业研究者和量化分析师、应用研究者等具备量化背景的从业者，涵盖近期进展并含编码示例；主题包括路径签名方法、机器学习、数学金融建模，以及交易、模型校准和统计金融中的示例。信源不提供版次。

MIT 6.231：动态规划与随机控制（2015 年秋）

MIT OpenCourseWare 上 6.231《Dynamic Programming and Stochastic Control》的讲义幻灯片页面，课程由 Dimitri Bertsekas 教授讲授，属电子工程与计算机科学系研究生课程，2015 年秋季开设。页面提供完整讲义 PDF 及分讲次幻灯片，例如有限时域问题讲座涵盖动态规划导论与示例、反馈的意义、最优性原理与通用动态规划算法、状态增广、确定性有限状态问题与逆向最短路径等。课程材料还包括考试及解答、习题集和视频。适合学习动态规划与随机控制理论的人使用。

大语言模型正让形式化软件验证在大得多的规模上变得可行

LLMs are making formal software verification feasible at a much larger scale

Anthropic 的一篇研究文章，介绍其与 Theorem 合作，用 Claude 在 100 多个真实开源软件库的汇编代码（RISC-V）层面证明安全属性，并称过程中发现了多年未被察觉的缺陷。文章称这据其所知是首次在汇编层面把形式化验证大规模应用于生产软件。作者署名包括 Keane Lucas、Nicholas Carlini 等人。

斯坦福 EE364B：凸优化 II（2026 春）

这是斯坦福 EE364B（与 CME364b 等同，最初由 Stephen Boyd 开设）2026 年春季课程主页，主讲为 Mert Pilanci。公告称首次课在周一 30 日 1:30–2:50 于 CODA B90 进行，讲座录像提供给已注册学生。课程描述说明它是 364A 的延续，内容涵盖次梯度、割平面与椭球法，基于原始-对偶分解的分布式凸优化，单调算子与近端方法、ADMM，利用问题结构的实现，困难问题的凸松弛，分支定界全局优化，鲁棒与随机优化，非凸启发式，以及神经网络、扩散模型和蒙特卡洛采样的凸表述，并应用于控制、电路设计、信号处理、机器学习和通信等领域，以最终项目收尾；先修课为 EE364a。适合已学过凸优化基础、想了解进阶凸优化内容的人阅读。

Show HN：IRS 联邦税表的原型形式化项目

Show HN: A proof-of-concept formalization of the IRS federal tax forms

这是一个 GitHub 仓库，作者称其全部由 AI 生成（vibe coded），目标是为美国联邦税表建立可追溯的形式化模型，让用户和维护者能把各项断言与解释回溯到权威原始文档，以解决此类软件可信度依赖维护方的问题。作者明确表示项目目前处于搁置状态，不应作实际用途。适合对税务软件形式化、可验证软件与 AI 生成代码可信度话题感兴趣的人阅读。

斯坦福 EE364A：凸优化 I（2026 夏）

这是斯坦福 EE364A（与 CME364a 等同）的课程主页，页面注明基本课程信息在此，详细更新内容在 Ed 平台。课程在 2025–2026 夏季学期由 Logan Bell 和 Nikhil Devanathan 讲授，每周二、周四 12:00–14:00 在 Skilling Auditorium 上课，首次课为 6 月 23 日，第一周答疑需邮件预约，课程通过 CGOE 平台向注册学生提供录像；因讲座有录像，允许与同期其他课程同时选修，期末考试另设时间。页面还提供完整幻灯片 PDF、CVXPY 教程及若干凸优化应用示例链接，并列出课程助教。适合想了解凸优化入门课程安排和学习资源的人阅读。