MIT 由 Paul Liang 主讲的《How to AI (Almost) Anything / Multimodal AI》2026 春季课程全套视频免费上线。课程涵盖多模态学习完整技术栈：异构数据表示与融合、跨模态对齐、多模态生成、推理（RLHF、DeepSeek-R1、DPO）、智能体、跨模态迁移，以及触觉、嗅觉等新模态与自进化 AI 等前沿方向。相比 2025 版，新增多模态推理、智能体、自进化 AI 模块及制造、城市、交通等应用课。适合有机器学习基础的学习者系统建立多模态 AI 知识框架，课程网站与 YouTube 播放列表均可免费访问。
文章介绍了NYU Tandon 2026年秋季由Anthropic研究员Pavel Izmailov开设的研究生课程《Language Models, Reinforcement Learning, Reasoning》。课程共13周，除Sutton & Barto教材外全部使用原始论文，沿「预训练→架构与训练效率→后训练RL→对齐与安全→前沿与未来」的主线展开，涵盖Attention机制、扩展律、Muon优化器、RLHF、GRPO与RLVR、奖励过优化、可扩展监督以及世界模型等前沿主题。文章分析了课程叙事逻辑，指出RL重回舞台中心、中国实验室工作成为正典、安全对齐被当作工程学科等趋势，并给出自学者建议。
文章基于作者在 ByteDance Seed 的研究经历，探讨了 Looped LLM 架构的起源与演进。作者通过分析 Anthropic 发布的 Claude Mythos 在 GraphWalk BFS 基准上的异常表现，指出 Looped 架构在多跳推理和状态追踪上的优势。文章进一步深入讨论了 Looped LLM 在扩展至 10T/100T 规模时面临的深度稳定性、推理效率和 FLOPs 有效性的三大挑战，并对比了 RNN 视角与 Parallel Looped Transformer 等解决方案。
本文探讨了递归语言模型作为一种新的推理范式的重要性。RLM 通过将模型自己的提示视为可检查、切片和递归查询的环境，直接结合了推理和工具使用。文章回顾了推理和工具使用的历史发展，从思维链到 ReAct，再到 OpenAI o1 和 Claude 的工具使用。最新研究显示，RLM 在长上下文、记忆和长推理任务中表现出色，克服了传统单次前向传播的局限。
本期早报围绕智能体系统建设展开：一是 Anthropic 负责人解释 Claude 交付架构，将会话记录、运行框架与沙箱执行环境分离，使失败恢复不影响工作连续性；二是 LangChain 分享设计智能体的实践，将设计师的审美判断沉淀为技能与知识库，中位费用从 8 美元降至 0.50 美元；三是 Ai2 研究检验 LLM 判断研究想法新颖性的可靠性，发现提示词变化可导致准确率剧烈波动。此外还涵盖 Google A2UI 推理格式、Optiver 模型接入平台、小红书 AllSpark 数据管线及 K2 Lab 垂直 AI 产品等内容。
《从零构建大模型》作者 Sebastian Raschka 推出 8 集共 11 小时的免费视频课，配合新书《从零构建推理模型》，教你用 PyTorch 基于 Qwen3 0.6B 从零实现推理模型。课程内容涵盖 KV cache、数学答案验证器、self-consistency 多数投票、自我修正、简化版 GRPO（RLVR）训练、reward hacking 以及 DeepSeek R1 蒸馏。前几集 CPU 或 Mac Apple 芯片即可运行，只需会 Python 和 PyTorch 即可直接学习。视频与代码仓库均已开源。
MIT 三位教授 Torralba、Isola 和 Freeman 合著的《计算机视觉基础》开放免费在线阅读，全书 55 章历时 14 年写成，完整穿越深度学习革命。本书刻意不追踪 SOTA，而是强调当代方法深植于视觉与 AI 的历史脉络，从古希腊视觉理论一直讲到 NeRF。全书按问题背景、数学与信号处理、神经架构与统计建模、几何与运动、应用与研究素养五条主线编排，统一了经典视觉方法与深度学习，还包含研究方法论与社会伦理内容。作者认为它有望成为下一代 CV 标准入门教材，但不覆盖扩散模型与多模态大模型最新进展。
作者宣布「从零手写大模型」系列完结，共20篇，包括推理篇15篇和训练篇5篇。推理篇涵盖分词器、嵌入层、位置编码、自注意力机制、多头注意力、残差连接、层归一化、Transformer模块等内容；训练篇涵盖损失函数、反向传播、梯度下降、Adam优化器和学习率调度。每篇都有可练习的代码示例，帮助读者理解模型如何生成文字以及如何从误差中学习更新参数。作者强调理论公式是精华，代码多被PyTorch封装。系列笔记已发布在个人网站上，欢迎交流指正。
斯坦福大学 Mihail Eric 教授开设的「AI 原生软件开发」课程 CS146S 首周资料公开。第一周主题是拆解 Coding Agent 内部机制：LLM 是无状态的文本到文本函数，agent 的能动性来自外部循环，即 agent = LLM + 工具 + 循环。课程用 200 行代码复现 Claude Code 骨架，讲解核心循环设计、read/write/edit/bash 四个最小完备工具集，以及 Claude Code、Cursor 等生产级 agent 系统提示词的结构分层：身份锚定、工具规则、工作流规范、安全边界和沟通风格。课程旨在 demystify：agent 没有魔法，骨架与产品的差距全是可学习的工程问题。
文章介绍了 TypeSafe 于 2026 年 9 月发布的 Jev 模型——一个专注于快速、低成本语义决策的"系统一"模型。传统 LLM 在智能体循环中处理大量小型判断（如工单分类、命令风险评估）时逐 token 生成，速度慢且成本高。Jev 通过三种原语（Choice、Score、Noul）接受非结构化输入，返回带概率的类型化答案，端到端延迟 70-500 毫秒，输入价格仅为 LLM 的一小部分。文章分析了概率置信度在自动决策中的作用、RLCD 校准训练方法，并澄清"无法幻觉"的说法：Jev 不会打破输出 schema，但仍可能自信地选错选项，适合与 LLM 配合而非替代。
斯坦福大学 NLP 团队开设的 LLM 全景课程 CME 295，由知名速查表作者 Amidi 兄弟主讲，用 9 次讲座系统覆盖 LLM 全知识地图。课程分四大板块：基础（NLP 演进、Transformer 架构、MoE、注意力变体）、训练（预训练、SFT、LoRA、RLHF/DPO、PPO/GRPO/RLVR）、系统与工程（分布式训练、KV 缓存、投机解码、AI Agent 与 MCP 协议）、评估与前沿（LLM-as-a-judge、Diffusion LLM、多模态）。课程特点包括知识密度高、零作业两次考试、前沿覆盖度好，并配有公开的 Study Guide 和 15 语言速查表，适合已懂基础 ML、想系统理解 LLM 原理与最新趋势的学习者。
DAIR.AI发布本周（9月7日-13日）顶级AI论文精选，涵盖五篇论文：Procedural Graphs提出用显式程序图指导长时程智能体，减少动作漂移；FrogNano证明4B编码智能体可通过纯强化学习与在线任务合成达到竞争性能；STAIR利用目录结构改进生成式检索，显著提升召回率并降低幻觉；AI-Native Design Docs主张以自然语言设计文档为持久产物，由编码子智能体重新生成实现；PARSER将阅读与推理分离，通过并行子智能体与迭代散射-聚集提升长文档处理效率。
CMU LTI 2026 年秋季新开研究生课程 11-768: AI Agents，由 OpenHands 核心开发者 Graham Neubig 与 Daniel Fried 共同讲授。课程以"搭 harness→建评测→RL 训练→做研究"流水线为主线，涵盖工具调用、上下文管理、技能与记忆、规划、安全、框架实践等模块，密集邀请一线学者客座授课。作业要求学生在开源 LLM 之上从零实现 ReAct Agent、设计评测框架并完成 SFT/RL 训练，工程细节对标生产级 Agent 系统。期末研究项目占 50% 成绩。PPT、视频与作业仓库全部公开，是目前系统学习 LLM Agent 建造、评测与训练最完整的公开课程。
