课程
NTU Hung-yi Lee (李宏毅)（2026 春）
台湾大学李宏毅教授的个人主页，当前页面标注的学期为 2026 春。页面包含他的简介（台大硕士与博士，2012–2013 年在中央研究院资讯科技创新研究中心做博士后，2013–2014 年访问 MIT CSAIL 口语系统组）、研究方向（交互式检索强化学习、风格可控聊天机器人、无监督语音识别、口语内容检索与理解、口语问答）以及办公室、实验室和邮箱等信息。
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738 条精选
课程发布 07-31
Stanford CS229 Machine Learning | Spring 2026
一个 YouTube 播放列表，收录斯坦福研究生课程 CS229 机器学习 2026 春季学期的课堂录像，共 17 讲。材料列出的前 8 讲标题涵盖课程介绍、监督学习设置、加权最小二乘、指数族与 GLM 分类、高斯判别分析、数据集划分与机器学习建议、神经网络架构等。课程内容为机器学习与统计模式识别的广泛导论，涉及监督学习、无监督学习、学习理论与强化学习，以及机器人控制、数据挖掘、语音识别等应用。
课程
Stanford CS229: Machine Learning（2026 夏）
斯坦福 CS229 机器学习课程 2026 夏季学期的课程主页，授课教师为 Jehangir Amjad 和 Anand Avati，并列出助教名单。页面给出课程介绍（监督学习、无监督学习、学习理论、强化学习及各类应用）、上课时间地点（周二、周四 16:30–18:15，NVIDIA Auditorium）以及先修要求：具备 Python/NumPy 编程能力（相当于 CS106A/B）、概率论（相当于 CS109 或 MATH151）、多变量微积分与线性代数（相当于 MATH51 或 CS205L）。相关链接需用斯坦福邮箱登录访问。
博客发布 10-30
在缺陷上线前拦截：JiTTesting 在全规模下的人机协同方法
Catching Bugs Before They Land: JiTTesting’s Human-on-the-Loop Approach at Full Scale
这是 Meta 工程博客的一篇文章，介绍其用大语言模型在代码提交前即时生成测试（Catching JiTTests）的方法从研究原型落地为内部基础设施的过程，并给出五个月部署中减少负载与误报的观察结果。文中还提到论文《Just-in-Time Catching Test Generation at Meta》对首次部署和测试细节的完整记录。适合关注大规模代码库测试、LLM 辅助软件工程的人阅读。
博客发布 10-30
用自主的 Fable 级模型构建一个多人游戏世界
Building a multiplayer game world with autonomous Fable-class models
这是 Simon Willison 博客上的一篇转述，介绍 Jacob Sansbury 讲述的多人游戏环境 Spawn：玩家可通过提示让游戏内 AI 代理 Savi 修改世界，作者本人用手机试过生成城堡和龙。文中称 Spawn 现由一群 Fable 驱动的代理自主开发，每月 token 花费超 300 万美元，约六成工作源自生产错误、Savi 提交的 bug 报告、日志异常或功能请求，改动通常一小时内送达用户。适合对代理式工程、前端模型自动化开发流程感兴趣的人阅读。
项目发布 10-23
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。
项目发布 10-25
emanuele-em/kanzo
这是一个自托管的看板工具，同时是浏览器看板和 MCP 服务器，让人和编码代理在同一批任务上协作；单个约 4 MB 的二进制文件，冷启动约 2 毫秒，无需账号和服务器，整个看板是一个文件夹并通过私有 git 仓库在多台机器间同步。标签包含 Rust、SQLite、local-first、Claude Code、Codex 等。适合用编码代理做任务管理、想要本地自托管看板的人阅读。
项目发布 10-25
yjid/kensaku
这是一个免费开源的本地文件启动器与搜索工具，支持对文件名、文档、代码和截图内容进行全文、OCR 与语义搜索，并可通过 MCP 供代理访问；所有数据不离开本机。README 称搜索 10 万个文件名约需 1 毫秒、占用约 12 MB 内存。标签包含 Rust、Tauri、Windows、隐私等。适合关注本地优先桌面搜索、希望让 AI 代理检索本机文件的人阅读。
项目发布 10-28
jmanico/grim-prompter
这是一个面向 AI 编码代理的威胁建模工具与提示集合，让 Claude Code、Codex 等代理指向你的仓库后按结构化流程审查代码、信任边界、威胁、现有控制措施与缓解方案，并输出可核查的证据。项目提供 36 种架构工作流和 29 种方法与分析提示，采用 MIT 许可，思想源自 Trim Reaper 与 Dread Ledger。适合做应用安全、用编码代理开展威胁建模的人阅读。
项目发布 10-28
jackwener/DeepseekHarness-Android
这是一个安卓应用项目，可免 ROOT、免 Termux 通过单个 APK 在手机上运行 DeepSeek Harness：引擎内嵌于 App 进程，能读屏操作 App、修改系统设置、执行定时或条件自动化，可选安装 Shizuku。使用需登录 DeepSeek 账号或填 API key，也可在设置中添加其他模型服务商，支持 arm64 与 Android 10 及以上。适合想在安卓手机上布置手机端 AI 代理、做自动化操作的人阅读。
教程
scikit-learn 入门指南
scikit-learn Getting Started
这是 scikit-learn 官方文档的入门页面，介绍这一开源机器学习库的主要功能，包括监督学习与无监督学习，以及模型拟合、数据预处理、模型选择与评估等工具。页面包含拟合与预测的基本示例，如用 fit 方法训练 RandomForestClassifier，并说明了输入样本矩阵的形状约定。页面说明本指南假定读者具备机器学习实践的基础知识，如模型拟合、预测和交叉验证。
课程
Google 机器学习速成课程
Google Machine Learning Crash Course
Google 面向开发者提供的机器学习入门课程页面。页面说明该课程自 2018 年起已有大量学习者使用，并推出了覆盖近期 AI 进展、更侧重互动学习的新版。内容按主题组织，列出线性回归、逻辑回归、分类、数值数据处理、类别数据处理等模块，其中线性回归部分涉及线性模型、损失、梯度下降与超参数调优，分类部分涉及阈值、混淆矩阵、准确率、精确率、召回率与 AUC。