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建议大家都去油管学 AI Agent，真的能打破信息差！ ① Jeff Su
节奏快、实用导向，适合普通人入门。他有大量把 Prompt、AI Agent、工具落地讲清楚的短视频（例如约 10 分钟的 AI Agents, Clearly Explained 播放量很高）。 内容直给，新手跟着做能上手。频道约 190 万订阅，风格轻松实用。 ② Andrej Karpathy
AI 领域真正的大神（前 Tesla AI、OpenAI 等）。他的 LLM 入门/深度讲解视频（1 小时版和更长的 Deep Dive）在圈内刷屏，原理、训练、应用讲得通俗，非技术背景也能跟上。干货密度极高。 ③ Tina Huang
前 Meta 数据工程师/科学家。录有《Building AI Agents In 44 Minutes》《AI Agents Fundamentals In 21 Minutes》等视频，擅长把复杂资料提炼成清晰框架和实操路径，非常适合作为入门第一课。频道约 140 万订阅。 ④ Dave Ebbelaar（Datalumina）
Datalumina 创始人，内容聚焦可落地的 AI 系统工程（生产级 Agent、架构、部署）和 AI 自由职业/创业建议。 实战导向，经验分享多，适合想真正做出系统的人。 ⑤ IBM Technology
IBM 官方频道，覆盖 AI、自动化、DevOps、量子等，常有领域专家讲解。内容广度好，解释相对严谨可靠，像一个小型 AI 知识库。适合建立系统性认知。 ⑥ Google Cloud Tech
Google Cloud 官方频道，更垂直深入（Vertex AI、Agent 相关、NotebookLM、实用工具等）。 如果说 IBM 更“广”，这个更“深”，尤其适合想用 Google 生态落地的人。 ⑦ Cole Medin
强烈推荐做 Agent 实操。重点讲生产级 AI Agent、n8n / LangGraph 全流程构建、本地部署、架构设计。 内容实战、有完整项目和仓库，适合从“会用”进阶到“能做出稳定系统”。在很多“学 Agent 必看”列表里常出现。 ⑧ Liam Ottley
偏商业落地和变现角度。有超长完整指南（如《How to Build & Sell AI Agents》），覆盖无代码/低代码构建、自动化业务、接单卖服务。 适合想把 AI Agent 技能直接变成收入的人。 ⑨ Andrew Ng / DeepLearningAI
Andrew Ng 是 AI 教育与实践的标杆人物。DeepLearningAI 频道有关于 Agentic AI、设计模式（reflection、tool use、planning、multi-agent）的短课程和讲解，质量高、结构清晰。 适合想建立扎实基础并理解“为什么这样设计”的人。 ⑩ Nate Herk
以 n8n + AI Agent 实操闻名，有完整的无代码/低代码 Agent 教程和长视频课程。 非常适合不想先写大量代码、又想快速做出能用的自动化 Agent 的人。 和 Cole Medin、Liam Ottley 互补。 学习建议（快速上手路径） 1.完全新手：Jeff Su + Tina Huang 先建立概念 → 再看 Karpathy 补原理。 2.想动手做：Tina Huang / Cole Medin / Nate Herk 跟做项目。 3.想做生意/自由职业：Liam Ottley + Dave Ebbelaar。 3.想系统扎实：Karpathy + Andrew Ng + IBM / Google Cloud 官方内容。 这些频道大多免费、更新相对及时，能有效打破信息差。 建议先看 1-2 个入门视频确认风格是否适合自己，再深入。 如果有具体方向（比如纯无代码、Python 工程、商业变现），可以再细化推荐。

Anthropic 这回可真舍得，22 门 Claude 课程直接全部免费开放，一分钱都不用掏。 我耐着性子一门门看完了，讲真，里面有些挺敷衍，也有些确实值得一看。省得你毫无头绪地乱翻，我按照从零起步到逐步进阶的路子替你理了一遍，按这个顺序学就对了。 一、先把底子打好，别一上来就碰硬骨头 01 Claude 101 🔗 02 Claude 协作入门 🔗 二、跟写代码打交道的，重点盯这几门，Claude Code 如今是真能干实事 03 Claude Code 101 🔗 04 Claude Code 实战 🔗 05 Agent 技能入门 🔗 06 Subagents 子代理入门 🔗 三、准备对接 API、走开发路线的，平台部分千万别漏 07 Claude 平台 101 🔗 08 基于 Claude API 开发 🔗 09 MCP 入门 🔗 10 MCP 进阶话题 🔗 11 Claude 与 Amazon Bedrock 🔗 12 Claude 与 Vertex AI 🔗 四、基础素养这一类，面向的人特别杂，怎么都能挑到对口的 13 AI 素养框架与基础 🔗 14 AI 能力与局限 🔗 15 开发者 AI 素养 🔗 16 小企业 AI 素养 🔗 17 学生 AI 素养 🔗 18 非营利组织 AI 素养 🔗 19 教育者 AI 素养 🔗 20 K-12 教育者 AI 素养 🔗 21 K-12 培训师培训 🔗 22 AI 素养教学 🔗 我猜你八成会先点个收藏，然后转头就忘。搁在收藏夹里落灰的课，跟压根没有，其实差不多。 那我想问一句，你最近一次完整学完的免费课，离现在多久了？ 说来有点难为情，我上一门学完的，还得追溯到两年前。 白给的东西，人往往不上心；可 Claude 这批课假如真啃下来，能换来的价值绝不止一星半点。别再收藏完就扔那儿了，今晚挑一门，直接打开看。

10 PLATAFORMAS QUE REGALAN CRÉDITOS GRATIS PARA APIs DE IA AHORA MISMO Sin suscripciones. Sin listas de espera. Te dan gratis hasta 300$ solo por crear una cuenta. Modelos como Gemini, GPT, Claude y muchos más sin pagar ni un solo token. Guárdate esta lista para tu próximo proyecto. 1. Google Cloud (300 $, 90 días) Es la mayor bonificación de toda la lista. Google regala 300 $ en créditos durante 90 días para utilizar gran parte de sus servicios, incluidos los modelos Gemini desde Vertex AI y Agent Platform. Importante: • Los 300 $ no sirven para la API de Gemini en Google AI Studio. • No pueden utilizarse para modelos de terceros ofrecidos como APIs gestionadas. • No puedes usar GPUs mientras la cuenta esté en el periodo de prueba. 2. Oracle Cloud (300 $, 30 días + Always Free) También ofrece hasta 300 $ en créditos, aunque solo durante 30 días. Lo mejor es su nivel Always Free, que sigue funcionando incluso cuando termina el crédito inicial, sin costes. Es una de las mejores opciones si prefieres alojar tus propios modelos en lugar de consumir APIs de terceros. 3. Microsoft Azure (200$, 30 días) Azure ofrece 200 $ en créditos para gastar durante los primeros 30 días. Es una de las formas más sencillas de acceder a los modelos GPT mediante Azure OpenAI. Además incluye: • Más de 20 servicios gratuitos durante 12 meses. • Más de 65 servicios Always Free. Eso sí, el crédito caduca a los 30 días y no puede recuperarse. 4. AWS (hasta 200$, 6 meses) La prueba gratuita más larga de la lista. Recibes 100 $ al registrarte y puedes conseguir hasta 100 $ adicionales explorando distintos servicios de AWS. Si quieres usar Claude desde Amazon Bedrock, esta es probablemente la mejor opción. 5. Google AI Studio (gratis para siempre) Es independiente de los 300$ de Google Cloud. Incluye un plan gratuito permanente con tokens para: • Gemini 3.6 Flash • Gemini 3.5 Flash • Flash-Lite • Modelos de embeddings Además ofrece 5.000 consultas mensuales con Search Grounding. La contrapartida es que, en el plan gratuito, Google puede utilizar tus datos para mejorar sus modelos. 6. Cloudflare Workers AI (10.000 Neurons al día) Cloudflare ofrece 10.000 Neurons gratuitos cada día, que se reinician automáticamente a las 00:00 UTC. No es una prueba temporal: el límite se renueva diariamente. Da acceso a unos 80 modelos distintos. Ten en cuenta que Kimi K2.6, K2.7-Code y GLM-5.2 requieren un método de pago. 7. Groq (plan gratuito) Permite utilizar varios modelos sin necesidad de tarjeta. Incluye: • 30 peticiones por minuto. • 14.400 peticiones al día con Llama 3.1 8B. El principal límite está en el rendimiento por tokens: • Entre 1.200 y 15.000 tokens por minuto, según el modelo. • Llama 3.3 70B está limitado a 1.000 peticiones diarias. Ideal para agentes sencillos, aunque menos recomendable para tareas con mucho contexto. 8. OpenRouter Una única API para acceder a cientos de modelos diferentes. El plan gratuito permite 50 peticiones diarias en los modelos compatibles. Si compras 10 $ en créditos una sola vez, el límite aumenta permanentemente a 1.000 peticiones al día. Es una de las mejores inversiones si utilizas varias APIs. 9. Cerebras (5 $ en créditos) Solo por crear una cuenta recibes 5 $ en créditos para probar todos sus modelos. Puede parecer poco, pero gracias a la velocidad de inferencia permite hacer bastantes pruebas. Actualmente, Cerebras Code Pro y Code Max no están disponibles por alta demanda. 10. Mistral (plan gratuito) Mistral ofrece acceso gratuito a sus modelos mediante: • Chat. • Búsqueda. • Programación con agentes desde la terminal. Tiene límites de uso, pero no requiere tarjeta ni ningún pago.

Turn unmanaged AI into a managed agent identity with lifecycle controls in minutes. Use the Agent 365 CLI and SDK to assign an Entra Agent ID to any agent. See how it works. Take control of every AI agent, managed or not, running in your environment using Agent 365 and Microsoft Entra. Surface agents across AWS Bedrock, Google Vertex, Databricks, and Salesforce in one registry, assign Entra Agent IDs via CLI or SDK, and enforce least-privilege access through Conditional Access policies and Agent Blueprints, all without rebuilding your existing identity infrastructure. #Agent365Entra# #agent365# #microsoftsecurity# #microsoft365# #aigovernance# #agenticai#

过去72小时，中转站同行交流群里最热的几个信号： Claude 账号开始工厂化： 自动注册、养号、反代伪装、静态 IP、封号存活周期都被拆开聊。 seedance破价了： seedance2.0的官K价格已低至7折，无低效门槛的价格已经到八折 CC / Claude 不再只看倍率： 0.7、0.8、0.5 都有人问，但真正决定能不能卖的是首字、503、缓存和封号率。 官 Key 和云资源需求很强： OAI、Anthropic、AWSB/AWSP、Vertex、OR 都有人收，甚至出现 AWS 月 30 万美金级别 Infra 需求。 Image2 / 4K 生图继续升温： GPT Image2、Adobe Image2 原生 4K、Gemini 生图、高并发出图渠道，都在找稳定源。

2026年必试的13个免费AI课程来了 从入门到进阶都有，收藏备用 1. Claude 101 2. AI Fluency: Frameworks & Foundations 3. Introduction to Agent Skills 4. Building with the Claude API 5. Claude Code in Action 6. Intro to Model Context Protocol (MCP) 7. MCP: Advanced Topics 8. AI Fluency for Students 9. AI Fluency for Educators 10. Teaching AI Fluency 11. AI Fluency for Nonprofits 12. Claude with Amazon Bedrock 13. Claude with Google Cloud Vertex AI

现在学 Google AI，就像 2017 年学移动互联网。 现在开始学这套东西的人，未来三年会吃到很大的红利。 我把最值得看的资源都整理好了，建议先收藏： Gemini 学院： Gemini API 文档： 提示词工程指南： Gemini Cookbook： Google AI Studio： Google 开发者 Gemini 视频： Vertex AI 官方文档： Gemini SDK 示例： MCP 官方文档： Google 免费 AI 课程：

Google Research在2024年悄悄开源了一个时间序列模型。 除了做预测的人，没人注意到。这是一个错误。 这个模型叫TimesFM。 论文发在ICML 2024，标题是"一个用于时间序列预测的解码器架构基础模型"。 核心思路直接借鉴语言模型：先在海量数据上预训练，然后用同一个模型预测任何新序列，不需要重新训练。 过去几十年，时间序列预测一直是一个数据集一套模型的模式。 你收集某个问题的数据，选一个模型架构。 在这个数据上训练，验证。如果问题变了，从头来过。 每个数据集都是一个独立项目。 每个场景都是一条独立流水线。 TimesFM改变了这件事，它在大量跨领域、跨频率的时间序列数据上预训练。 训练完成后，面对任何新的时间序列都能直接预测，零样本预测。 2025年9月，Google发布了2.5版本。 参数从500M降到200M，上下文从2048拉到16K。 加了一个30M的分位数预测头，能同时输出点预测和10%到90%的置信区间。 更小的模型。更长的上下文。 更好的结果。这很少见。 实际影响很具体，200M参数跑一张GPU就行。 16K上下文意味着你可以喂五年日数据，模型能抓住年度季节性。 分位数预测头意味着你不只有一个预测值，还有不确定性范围。 Google内部已经在用了。BigQuery ML里用SQL直接调。Google Sheets的Connected Sheets里内置了。Vertex AI提供了Docker端点。 开源版本免费，两行Python。 加载模型，调用forecast。输入numpy数组，输出预测结果。 2026年4月，Google加了通过HuggingFace Transformers和PEFT用LoRA微调的能力。 这意味着你可以用少量领域数据把预训练模型适配到你的具体场景。 时间序列预测不是一个光鲜的领域。没有病毒式传播的演示。没有十亿美元的消费产品。 但每个管理库存、预测需求、监控设备、交易金融工具的企业都依赖它。 TimesFM把这个行业最好的工具变成了pip install就能用的东西。 地址见评论区👇🏻

获取Claude API密钥不再困难！只需关注这三个官方网站，确保购买的是合法密钥： 1. OpenRouter — 访问 2. Anthropic（直接Claude API）— 前往 或 3. Google Vertex AI — 通过Google平台获取Claude的强大功能。 这三大平台为您提供可靠的访问途径，助力您在AI领域快速起步！