A General Perspective on GNNs：把模型拆成可設計的元件｜Stanford CS224W 第 4 堂
依 Fall 2025 官方投影片逐段整理第 4 講，涵蓋 GNN 設計空間、訊息、聚合與更新、GraphSAGE，並標出自學者拿不到的課堂材料。
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1264 篇文章GNN Augmentation and Training：資料、任務與模型怎麼一起設計｜Stanford CS224W 第 5 堂
依 Fall 2025 官方投影片逐段整理第 5 講，涵蓋 圖資料 augmentation、特徵與結構 augmentation、supervision 與 loss，並標出自學者拿不到的課堂材料。
Theory of GNNs：WL test、GIN 與表達能力的上限｜Stanford CS224W 第 6 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 6 講，涵蓋 什麼叫可區分、Weisfeiler–Lehman test、message passing 的上界，並標出無法公開取得的課堂材料。
Designing Powerful Graph Encoders：結構辨識與位置辨識｜Stanford CS224W 第 7 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 7 講，涵蓋 完美 GNN 的思想實驗、標準 GNN 的三層失敗、identity-aware encoding，並標出無法公開取得的課堂材料。
Graph Transformers：attention 如何接上圖結構｜Stanford CS224W 第 8 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 8 講，涵蓋 self-attention 與 message passing、圖上 attention 的範圍、位置與結構編碼，並標出無法公開取得的課堂材料。
Heterogenous Graphs：讓節點與關係類型進入 message passing｜Stanford CS224W 第 9 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 9 講，涵蓋 異質圖 schema、relation-specific messages、R-GCN，並標出無法公開取得的課堂材料。
Knowledge Graphs：TransE、ComplEx 與 RotatE 的關係建模｜Stanford CS224W 第 10 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 10 講，涵蓋 知識圖譜與 completion、三元組 scoring、TransE 與關係模式，並標出無法公開取得的課堂材料。
GNNs for Recommender Systems：從協同過濾到 LightGCN｜Stanford CS224W 第 11 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 11 講，涵蓋 推薦系統的圖表示、matrix factorization baseline、NGCF 的訊息傳遞，並標明公開材料邊界。
Relational Deep Learning：把資料庫直接變成預測圖｜Stanford CS224W 第 12 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 12 講，涵蓋 表格 pipeline 的限制、關聯式資料庫轉圖、temporal entity graph，並標明公開材料邊界。
Advanced Architectures in RDL：RelGNN 與 Relational Graph Transformer｜Stanford CS224W 第 13 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 13 講，涵蓋 RDL 的多關係瓶頸、RelGNN composite message passing、relation-specific aggregation，並標明公開材料邊界。
Advanced Topics in GNNs：圖上 in-context learning 與不確定性｜Stanford CS224W 第 14 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 14 講，涵蓋 relational foundation model 的目標、zero-shot relational transfer、PRODIGY 的 prompt graph，並標明公開材料邊界。
Foundation Models for Knowledge Graphs：新實體、新關係與雙重等變性｜Stanford CS224W 第 15 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 15 講，涵蓋 transductive KG embedding 的邊界、entity-inductive link prediction、relation graph，並標明公開材料邊界。
LLM + GNN：讓語言模型讀圖，也讓圖模型讀文字｜Stanford CS224W 第 16 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 16 講，涵蓋 LLM 與 GNN 的互補缺口、text-attributed graphs、LLM as predictor or encoder，並標明公開材料邊界。
Agents + Graphs：讓 agent 在結構化世界中檢索、規劃與行動｜Stanford CS224W 第 17 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 17 講，涵蓋 從 graph QA 到 agent、STaRK 的多模態檢索、工具使用與 traversal，並標明公開材料邊界。
Deep Generative Models for Graphs：GraphRNN 與目標導向分子生成｜Stanford CS224W 第 18 堂
依 Fall 2025 官方投影片整理第 18 講，涵蓋 圖生成問題與資料表示、生成品質的評估、GraphRNN 的 autoregressive factorization，並標明公開材料邊界。
315K 個 GNN designs 如何用 anchor models 排名｜Stanford CS224W 第 19 堂
Fall 2025 Conclusion deck 在 32 個 tasks 上研究約 315K 個 GNN designs：先跑少量 anchor models，以 ranking 描述 task similarity，再從相似 task 轉移 best designs。
Steel Browser：Agent 的開源瀏覽器 API 與自架邊界
Steel 用 Apache-2.0 runtime 把 Chromium session、CDP、proxy、stealth 與除錯介面包成同一套 browser API；公開 repo 約 7,400 stars，並在 2026 年進入 Stripe Projects developer preview。單機自架適合開發與資料邊界，Cloud 才解決高併發、託管 proxy、CAPTCHA、錄影與 SLA。
Together AI：從 Serverless 推論到專屬端點與 Fine-tuning
Together AI 把開放權重模型的 Serverless API、專屬 GPU 端點、批次推論與 Fine-tuning 放在同一平台，適合先按 token 驗證，再在流量或客製化需求成形後升級部署。
Vapi：語音 Agent 的即時編排層，以及電話上線前的安全界線
Vapi 把電話與 Web 音訊、STT、LLM、TTS、tool calls 和 call observability 接成託管 voice runtime；可換 provider，卻不能搬走 Vapi 專屬的即時編排。官方 2026-05 自報已有 100 萬名開發者，並宣布 5,000 萬美元 B 輪。
Vercel Sandbox 深入介紹：把 Agent 執行層放進 Vercel 生態
Vercel Sandbox 用 Firecracker microVM 隔離不受信任的程式碼，搭配 Fluid compute、Active CPU 計價與 Vercel OIDC；它最適合已在 Vercel 上運行的 Agent，但網路預設值、記憶體計費與持久化生命週期仍要自己設計。