现在做 AI 课程的，不计其数，吴恩达、Andrej Karpathy，Greg Isenberg 等人更是大神下凡支教。高校如斯坦福、MIT、哈佛等也有公开课资源。
9 月，不仅是返校的季节，对许多人来说，也意味着一个新的开始。无论你是重返校园的学生，还是希望在职业道路上寻找新方向的探索者，可能都在思考同一个问题：「如何才能跟上这个被 AI 定义的未来？」
GRPO 就像一个树节点，从这里开始开枝散叶。
大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节，从需求分析到代码生成，再到自动化测试，几乎无所不能，但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」，一直缺乏系统、权威的评估工具。
上周 GPT 5 的更新，除了激起对 4o 的想念，还激起了对 OpenAI 刀法的埋怨：优先付费用户，优先 API 支持…… 说吧，奥特曼，是不是就想逼我花钱升级？
40年前，也就是1985年，第一个商用FPGA进入市场。
你说：“帮我列下今天的会议日程。” 它迅速回复：“9 点产品部，11 点市场部，下午 2 点财务汇报。”——完美。
为什么 DeepSeek-V3 据说在大规模服务时快速且便宜，但本地运行时却太慢且昂贵？为什么有些 AI 模型响应很慢，但一旦开始运行就变得很快？
知名 AI 技术博主、《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又来放福利了！
我们先来回顾一下近期相关事件： 6 月 18 日，Midjourney 发布首个 AI 视频生成模型 V1，标志其从静态图像创作向动态多媒体内容生产转型。V1 支持上传或用其他模型生成图像来生成视频片段，但有无法生成音频、时长限制等不足。Midjourney 透露长期目标是将多种技术融合为"世界模型"，使用户能在动态生成的虚拟环境中自由探索。
