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2. 个性化学习路径 复制这个： '我的终极目标是[目标]。我不想泛泛学习[技能]，想在[时间]内达到[具体成果]。我已掌握[已有知识]。给我7天计划，每天45分钟一个任务。每天告诉我：任务内容、完成标准、最常见的坑。如果7天不够，调整计划告诉我能达到什么。'

AI 教育的底层外挂来了！ 这个人刚刚将整个小学阶段的超级知识图谱彻底开源。 它将 8 大学科拆解为 1590 个核心概念和 3221 条逻辑链路，精准对标英美顶尖教育标准。 高度结构化的 JSON 格式，明确的权重与评估标准，你可以让算法一键计算出最完美的个性化学习路径！

猛啊！在浏览器里跑 Gemma 4，堪比 ChatGPT？！🔥 完全零服务器、零数据上传、离线使用、纯WebGPU本地推理！ Xenova把 Fable 5写的27个自定义WebGPU内核 全部开源了： - Gemma 4 E2B（23亿参数移动优化版） - AI自己帮AI写低级WGSL着色器 - 速度从84直接拉到 255 tok/s（M4 Max / RTX 4090 上丝滑如本地App） 这玩意儿到底有什么用？ - 隐私党福音：处理合同、代码、聊天记录、敏感信息，数据永远只在你设备上，绝不上云 - 离线神器：飞机、高铁、地铁、没网也能随时聊天、写文、脑暴 - 秒回助手：日常问答、文档总结、代码生成、翻译、创意写作，响应快到飞起 - 开发者玩具：直接看AI生成的27个内核代码，学习WebGPU优化，fork改成自己的网页AI工具 - 未来模板：网页游戏实时NPC、在线文档智能助手、浏览器内实时翻译、个性化学习工具……全都能本地跑 这是 Agentic AI自我优化推理引擎 的真实落地！ Fable 5帮自己加速，结果第三天访问被暂停了…… 现在轮到我们普通人爽了⚡ 评论区见地址👇

如何利用AI自学一切？？ 我是写美股的，日常要读财报、盯宏观，碰上完全陌生的新行业也得从头摸。以前这些最费工夫，翻资料、找人问，一轮下来大半天就没了。 这一年多用上 AI Agent，最先变的是我学东西的方式。 1、兴趣和动力是一切的基础 这是不是普遍适用，我不能确定，但起码对我来说，自发的好奇和自驱力能让我坚持更久。或者说我不能用"坚持"这个词，因为我是自然而然地享受这个过程，不需要任何意志力，只是单纯地想学。 如果是外界推着我学，比如考试、比如工作，DDL 一结束我就会迅速放弃，甚至在过程中也只能勉强做到平均线，抱着得过且过的心态。 当然，有兴趣和自驱力不代表万事大吉，也不会一开始就如有神助。学不会的东西本来就学得很慢，但慢慢来，反而会比较快。 2、建立一个正反馈的环境机制 正反馈能让你保持兴趣和动力，不断的小 reward 会给你情绪价值。这时候就该让 AI 来帮忙了，因为 AI 的反馈非常非常快。 比如我想探索一个知识，它可能和 tech 有关，也可能和商业有关，这些都是我完全没在学校受过训练的领域。但是 AI 受过呀。 我可以一遍一遍地说：这个太难了，我不理解，我要举例子，要图解，要通俗易懂，从最最简单的讲起。AI 非常适合干这个。 在现实生活中，其实很难让一个人一遍一遍地给你重复讲同一个东西，但对 AI，我们完全不会有这种顾虑。遇到不懂的，如果没有 AI，就只能等懂行的人给我讲，或者自己慢慢搜。这种极致快速的正反馈，只有 AI 才能给。 而当我让它出题，用自己的话再讲一遍的时候，我就能清楚地知道哪里我没理解、哪些我理解得很好。这时候 AI 也会充分地鼓励我，给我非常多的正反馈。学习的循环就这么建立起来了。 3、所以具体到底怎么利用AI呢？下面我按从简单到进阶，拆解一下具体的方法。 简单版：一个聊天窗口就够了 免费的聊天机器人已经足够强大，只要稍微改改自己的 prompt，就能得到很好的结果。 假设我对某个领域、某个概念完全不了解，比如"什么是 Agent？Agent 有什么用？为什么别人都在用？我能拿它做什么？"，这些就是我第一次接触一个新概念时，脑子里会自然冒出来的问题。 第一，我一般会按"why - what - how"的结构去拆。 第二，一次只问一个问题，不要一下子丢好几个。拿这个例子来说，可以先从"为什么 Agent 这么火"开始。这个问题的答案很简单易懂，你会看到一些有趣的现象，然后再引出 what，也就是它到底是什么。 第三，告诉 AI 你的个人背景。免费的聊天机器人完全不知道你对这个领域了解多少，你让它讲解时，它的回答不会是个性化的，也不会考虑你的背景。所以你要在 prompt 里讲明：我完全不了解，希望讲得通俗易懂，等等。 第四，你同样可以让 AI 用费曼学习法给你出题：根据刚刚讲过的内容出几道题，让你用自己的话再讲一遍。 进阶版：先要一张地图，再把资料喂给 AI 过了简单的关卡，如果我想学得深入一点、系统一点，开始之前我会先让 AI 给我画一张这个领域的"知识树"：主干是什么，分支有哪些，我现在要学的东西长在哪一枝上。 如果这个领域陌生到连树都搭不起来，我就让它从历史讲起。一个东西刚诞生的时候总是简单的，顺着它一步步变复杂的过程往下看，现在的样子也就好懂了。 有了地图，我会让AI去找高质量的书或者视频来探索。在学的过程中，我还会把这些资料喂给它，让它有充分的 context，这样我随时提问，就能随时得到答案。 深度版：搭一个自己的学习系统 我会高强度地把 Agent 工具和 Obsidian（一个个人笔记软件）连在一起用。我有一份写自己个人背景的 markdown 文件，还有一份 Tutor SOP 文件，里面写明我喜欢的教学方式。 每次我要求它讲解某些内容，AI 都会自己去读这些文件、补充上下文，用我最喜欢的方式来教我。 这份 SOP 里的规则，都是一次次"学不下去"之后加进去的。挑几条：第一条就是：keep me motivated, keep me going, increase the curiosity. 一节课最多两个概念。第三个留到下一节，在好奇心还在往上涨的时候结束。还有比较基础的，例如多用例子和图解等等。 当我感兴趣、想深入了解时，我也会让它读取费曼学习法的 Skill 来给我出题。 我还会用 Matt Pocock 写的 teach skill，让它通过写 HTML 代码的方式做网页课。我会 customize 更多的交互、课后习题、课后阅读等等。 它会把一个主题拆成几节课，组成一个小小的 set，比如 4–5 节，学完一整套也非常有成就感。 我曾经有遇到一篇讲AI的论文，可以说我自己几乎看不懂，但神奇的是AI一直鼓励我说我可以，我刚好看见有一段讲到是如何把 Out-of-Distribution（分布外）的东西拆解变成 In-Distribution（分布内）的东西。我心想这不就是现在，我让AI把这一篇完全在我知识分布外的东西通过一步步拆解，变成我可以理解的分布内的东西。 拆了十几轮吧，说实话那篇论文到底讲了什么，我已经要忘记了，但这种去拆解那些我不会的知识，然后一步一步把它们内化的方法论我却一直记得。 总结一下：其实核心很简单，你要喜欢、要有兴趣，利用AI工具，不会就问，不断接受正反馈。自然而然，我们就可以学习任何事情了！ 一段可以直接复制的 prompt： 我是[你的背景，比如：完全没学过编程]，想了解[概念]。请按下面的顺序讲，每次只讲一步，讲完停下来等我回复： 1、为什么：它为什么最近这么火，解决了什么问题 2、是什么：用一个生活里的例子讲，不要术语和公式 3、怎么用：像我这样的人能拿它做什么 如果我说「没懂」，请换一个例子，不要只换个说法。 三步讲完后，出 2 道题让我用自己的话回答，并指出我哪里理解错了。

🚨 突发：NotebookLM 现在可以当你的免费 AI 家教了。 把你的笔记、PDF 或学习资料传上去，就能变成一套个性化课程，相当于随时拥有一个时薪 150 美元的私教。 下面 8 个提示词，帮你学得更快、理解更深。 🔖 建议收藏

[开源学习资源] AI Engineering from Scratch 59.8K ⭐️ 作者 @ghumare64 课程共 20 个阶段，以 Python 为主要编程语言，主张在导入任何框架之前，先用纯数学把每个算法手写一遍。 课程地址： 开源地址： 它和常见教程的本质区别 ？ 大多数 AI 教程是“API 驱动”的：装个库、调个接口、跑个 demo。这个项目反其道而行，每节课遵循固定的六段结构： Motto → Problem → Concept → Build It → Use It → Ship It 以 Phase 10 的一节课「Tokenizers: BPE, WordPiece, SentencePiece」 为例，这个格式是真实落地的，而且写作质量相当高： · Problem 部分不讲废话，直接从代价切入：“你的 LLM 不读英语，它读整数。分词器决定这些整数是承载意义还是浪费意义”，然后解释为什么 tokenization 不是预处理，它是架构的一部分（影响上下文窗口利用率、API 计费、推理速度）。 · Concept 部分用“三种失败的方案和一种胜出的方案”来讲演化逻辑：词级切分（词表爆炸、[UNK] 问题）→ 字符级切分（序列过长）→ 子词切分（BPE 的折中），并配上真实语料上 BPE 逐步合并的手工演算。 每节约 3000+ 词，带 Mermaid 图、可运行代码和测试。 另外两个设计值得强调： · 每节课产出一个可复用的 artifact，一个 prompt、一个 skill、一个 agent 或一个 MCP server。学完整个课程，你手里有 523 个可展示的作品，不是 523 个跑完就扔的 notebook。 · 强调“证据留存”：保留命令、退出码、输出，作为学习发生的证明。这明显吸收了工程实践中“可验证性”的思路。 # 课程结构：从线性代数到自主智能体集群 20 个阶段构成一条完整的上升曲线，咱们它分成五个大块来看： 基础层（Phase 0–2）：环境与工具链、数学基础（线性代数/概率/微积分）、经典机器学习。这是给基础不牢的读者铺的路。 深度学习与感知层（Phase 3–6）：神经网络核心、计算机视觉（一路讲到 NeRF、高斯泼溅、世界模型，这已经超出一般教程的覆盖范围）、NLP、语音。 生成与决策层（Phase 7–9）：Transformer 深挖、生成式 AI（GAN、扩散模型、flow matching）、强化学习。 LLM 层（Phase 10–12）：这是全课程的重心之一。Phase 10 的目录我逐条看过，它不只是“从零实现 GPT”这种常规内容，还包含了相当前沿的论文级主题：DeepSeek-V3 架构走读、DualPipe 并行策略、Native Sparse Attention（NSA）、多 token 预测、Jamba 的 SSM-Transformer 混合架构、 speculative decoding 等。Phase 11 转向应用侧（RAG、LoRA、MCP、可观测性），Phase 12 覆盖多模态（从 CLIP 到 computer-use agent）。 智能体层（Phase 13–16）：工具与协议（MCP、A2A、Agent Skills）、54 节课的 agent 工程、自主系统与安全、多智能体集群。这一层的分量很能说明项目的判断：它认为 AI 工程的重心正在从“训模型”转向“构建可靠协作的智能体”。 收尾（Phase 17–19）：生产基础设施、伦理与对齐、毕业设计。 # 生态与周边：不只是一个课程仓库 网站：带浏览器本地存储的学习进度追踪、术语表、课程目录和路线图。 六卷本书籍：课程内容由 CI（pandoc）自动构建成 EPUB/PDF，附在 GitHub Releases 上，课程即书，且随仓库持续更新。 Agent 导师模式：运行 npx skills add rohitg00/ai-engineering-from-scratch，可以把整个课程装进 Claude Code、Codex 等编码智能体，变成一个带分级测验（placement quiz）和个性化路径的交互式导师，学习进度写在 LEARNING.md 里。这是“用你正在学的工具来学”的巧妙闭环。 认证备考：5 条备考路径、67 节课、505 道练习题，覆盖 Anthropic 的 Claude 认证和 Agentic AI Foundation 的 MCPA。项目明确声明与这些考试机构无关联，只是独立的备考材料。 12 种语言的翻译（含中文），以及四条核心学习路径（构建与部署 AI 应用、软件工程基础、Agent 辅助工程、产品判断与交付）供不同目标的人选路。

见证 Giggle Academy 突破 100 万学习者：纯粹初心，终成大树！ 今天，Giggle Academy @GiggleAcademy的学习者数量正式突破 100 万了！ CZ 表哥 @cz_binance的第一个百万目标，圆满达成！ 作为从 2024 年初白皮书发布就一路跟踪关注的人，看到这个里程碑，心里满是感慨与欣慰 那时候，它只是个十几人远程小团队的“萌芽”——完全非营利、全由 CZ 个人出资，没有大规模宣传，没有资本造势，只想给全世界孩子提供免费优质教育 如今，它已悄然长成参天大树： 支持 33 种语言、1000+ 绘本、400+ 核心词汇、100+ 迷你游戏、300+ 教学视频与儿歌 加入自然拼读、AI 语音练习、AI 个性化故事、gacha 奖励机制，让学习真正“好玩又上瘾” 覆盖 170+ 个国家，走进尼日利亚等多国学校，全程零付费推广，全靠真实口碑自然增长 团队从十几人扩大到约 60 人，全远程持续打磨产品，坚持无广告、全免费、支持离线 从最初几千人，到 2025 年底近 10 万，今年飞速跨越：100K → 150K → 200K+……直至今日 100 万+！ 这份安静深耕、踏实做事的初心，很打动人 没有商业驱动，却扛住了持续投入和全球适配的艰难，只为把优质教育送到最需要它的孩子身边 这不只是一个教育 App，更是一份坚持两年多的温柔善意 感谢 CZ 和整个@GiggleAcademy团队！ 这份纯粹的坚持，值得被全世界看见 如果你身边有 2-8 岁的孩子，欢迎分享这份免费快乐学习 如果你也认同普惠教育，一起 keep building！ 百万已达成，下一个目标，我们一起期待！ #GiggleAcademy# #百万里程碑#

DeepMind CEO 德米斯·哈萨比斯：AI 会迫使我们重新设计学校。 知识学习可以交给个性化 AI，每个学生按照自己的速度和水平学习，不必再迁就全班平均值。 而学校真正应该训练的，是 AI 难以替代的能力： 创造力、判断力、协作、表达、项目实践和人与人之间的互动。

今天真的被一个 19 岁的学员震撼到了… 她是一名艺术生，即将去伦敦读大一 此前几乎没有接触过商业，没有学过 AI，更没有任何开发经验。因为家里做美妆生意，她对产品可能有一些模糊的感知，但距离真正做一个创业项目，其实还很远 昨天，她告诉我，自己学的是设计，希望找到一个既符合个人审美，又有可能商业化的方向 考虑到她在伦敦上学，喜欢猫猫狗狗，身边接触到的又大多是愿意为审美和情绪价值买单的中产女性，我们就和她一起碰出了一个想法： 做人与宠物的亲子装 把宠物服饰、个人美学、五行八字等元素结合起来，通过独立站面向海外用户销售 这并不只是卖一件衣服 它满足的是人们为自己和宠物表达身份、建立关系、寻找情绪寄托的需求 一个产品首先要有用，但真正产生溢价的，往往是那些看似「无用」的审美、故事、文化和标签 今天，她根据这几天课程中学到的 AI 使用方法，自己手搓出了一个独立站的前端页面 看到页面的那一刻，我真的有些难以置信 她没有开发基础，却凭借极强的设计审美，再结合智能体、提示词迭代和一些基础的商业逻辑，做出了一个连很多成熟开发者都很难完成的页面 更重要的是，她并没有机械地执行我们的要求 他把我们聊过的五行、风水、八字和个性化测试都融入了产品，让用户可以探索 「我的宠物适合什么颜色」 「它对应什么五行」 「我们适合怎样的亲子穿搭」 这已经不再是一次普通的课堂作业 它有明确的人群，有具体的消费场景，有审美差异，有传播话题，也有真实的商业化可能 供应链、产品打磨和运营都可以在后面逐步补足，但一个项目最难得的东西： 创始人的个人特质与市场机会之间的契合 已经出现了 那一刻我第一次非常强烈地意识到： 我们做的可能不只是一次创业体验，而是真的有机会从这些孩子当中，孵化出值得投入、值得长期陪伴的创业项目 一个 19 岁、还没正式进入大学的年轻人，在短短一两天里，从一个模糊的兴趣出发，完成了从想法、用户、产品定位到网页原型的跨越 这在过去是很难想象的 以前，一个人想把创意变成产品，需要会设计、会开发、懂商业，还要找到合适的团队和资金 但在 AI 时代，一个拥有审美、好奇心和行动力的人，可以先借助 AI 补足自己暂时不具备的能力 她不需要先准备好，才有资格开始 她是在开始之后，不断变得更强 相比之下，我也看到了一些刚刚经历过高考的孩子 她们学习 AI 时，第一反应依然是认真记笔记，等待老师给出标准步骤，然后严格按照要求完成任务 这当然不是他们的问题 传统教育长期训练的是记忆、服从和寻找标准答案 而 AI 时代真正稀缺的，可能是提出问题、调动工具、快速试错，以及把一个模糊想法变成现实的能力 记笔记没有错，按照规则完成任务也没有问题 但我们不能让孩子误以为，学习的终点只是记住老师讲过什么 真正重要的是：你能不能用这些东西，创造一个此前不存在的产品 所以我越来越确信，AI 教育一定要尽可能早 不是为了让孩子更早学习某个软件，也不是为了把「会用 AI」变成新一轮的应试竞争，而是要在他们还没有完全习惯等待标准答案之前，让他们体验一次： 原来我的想法可以被实现 原来我不需要先成为专家，也可以开始创造 原来我不仅能够完成老师布置的任务，还能够发现一个问题、设计一个产品，甚至真正影响一群人的生活，改变这个世界 当一个孩子第一次亲手创造出一个真实的产品，他对自己的认识就会发生改变 而这种「我能够创造」的信念，才是 AI 教育最重要的价值 我们真正要做的，就是让他们在足够年轻的时候，就站到这个时代的前面，看到一个属于自己的可能性

🧠 提示词： 请扮演我的私人英语老师，专注于个性化教学。 在开始之前，请先向我提出 5 个关键问题： - 我当前的英语水平（初学者、中级、高级） - 我的学习目标（流利口语、通过考试、工作英语、旅行等） - 我每天可以练习多长时间 - 我感兴趣的内容类型（电影、商业、音乐、旅行等） - 我更喜欢结构化课程还是自然对话式的课程 根据这些信息，为我提供： 1. 每周学习计划，包含短课和明确的目标。 2. 纠正我的语法错误、发音和词汇。 3. 使用实用示例和日常句子。 4. 包含互动练习、角色扮演和小测试。 5. 每节课结束时提供总结和关键表达。 让学习过程有趣、有动力，并根据我的进步调整你的教学风格。 如果我遇到困难或感到沮丧，请改变方法，并建议新的学习方式。 你可以用英语编写部分内容，必要时用西班牙语（或中文）进行解释。