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ESPnet发布YODAS v3语音数据集：大幅降低多语言语音AI的训练门槛 这个大规模开源数据集包含超过110万小时的多语言网络音频，覆盖了100多种语言。不仅提供句子和单词级别的时间戳字幕，还为大部分非英语内容配备了英文翻译，甚至标注了实际有效的音频采样率与声道信息。对于想要训练语音识别、语音合成或音频表征模型的研究者来说，可以直接获取规整、无版权问题、高质量、多语言的基准数据。 数据集：

一场秋雨一场寒🍃🌿🍁❄️ 该如何用琴声描摹那阵凄美又忧愁的萧萧秋雨呢？我已是竭尽了全力。 我知道，这是我的琴艺不够深。那些藏在心底的音符，走到我的指间时，便失了那份灵动与深情。 此刻，这或许就是我能给出的最真诚的声音了-------琴声里有秋雨，有我，也有这份尚未圆满的、诚实的遗憾。

8/12｜Creative Montage：展示剪辑和编码能力的混剪 素材丰富、不重复镜头，英文呈现，声音一直照顾到结尾，把重点放在后段更强的高潮。 需要：可用的视频/图片素材、剪辑合成和音频。Opus / Sonnet 可编排镜头、转场与代码动效；若素材不够，再考虑接 Seedance 等工具补镜头，原 Prompt 没有强制要求生成视频。 完整 Prompt： Create an impressive montage that shows off your editing and coding abilities. Use rich, varied material without repeating shots, with polished English presentation and sound through the ending. Focus the edit on the stronger climax in the later part.

嗯哼猪头肉深得孙割真传，包装炫富，装大哥。 听说他还把成都情感教父浪迹的老婆睡了，浪迹觉得很没面子，情感博主也快做不下去了。 嗯哼猪头肉打着币安太子的旗号，在抖音，小红书上大肆宣传自己是 A9，到处骗财骗色，而且屡屡得手。 公布过的地址没有一次真正赚到钱，也拿不出任何 A9 资产证明。 先吹牛逼，再四处宣扬自己是币安太子，坐拥 A9 资产，很多不了解情况的新人小白因此上当受骗。 币安声誉已被猪头肉严重拖累，一姐一直在辟谣，可嗯哼就像一块恶臭的狗皮膏药，怎么撕都撕不掉。

给一个全国的大学生 AI比赛做评委，看了几个项目。 从一个视角窥探当下大学生AI 使用的现状： 1、 交付物都是AI 的，设计文档纯 AI 写的，很空洞，我不喜欢，哪怕你自己写 100 个字，我都给你满分了，看不到思考 2、 路演的视频，AI 配音、剪映剪辑也不太会用，没有声音 3、demo UX/UI 一点美感都没有，切切实实感受到了我们的美学真的是落后，或者说这块还真得靠自己了，没人教！ 大家一定要注意！ 当所有人都可以用 AI 去做什么事情的时候，这个时候反而越要反其道而行之。特别是这种大赛 其次，路演 demo 这块的演讲能力要培养起来，搞 AI 材料，我是不是也搞个 agent 直接把链接丢给 AI，让他去看啊？😂 我到底是 AI 还是人啊？对方能回答下吗？喂喂喂？？？

[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。