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。
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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。
Claude Code skill 怎麼寫才不吃 context：入口、門檻、成本、來源
把 Anthropic 的 session 成本建議做成全域 skill，第一版就犯了它要防的錯：description 塞滿觸發關鍵字、用檔案數和分鐘數當硬門檻、把「保護主 context」和「省總 token」混成一件事。三輪修正後入口縮到一頁，細節拆進 references，數量門檻換成四個判斷維度，草稿裡的主張則逐條對官方文件查證。
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。
Vertex AI：從模型 API 到 Gemini Enterprise Agent Platform
Vertex AI 不是只有 Gemini API，而是把 200+ 個模型的取用、訓練、評估、部署與治理放進同一個 Google Cloud 控制面；2026 年 4 月後，它的產品與後續藍圖已併入 Gemini Enterprise Agent Platform，但 Vertex AI API、文件路徑與既有資源名稱仍大量存在。
網頁抽取品質實測：Crawl4AI、Firecrawl、Jina Reader 與 Readability 差多少？
抽取工具不能只比 HTTP 200；同一組 20 個 URL 要分別量正文、heading、table、code、link、metadata、雜訊、延遲與成本。本文先公開 corpus、adapter contract 與評分 gate，但因目前缺 Firecrawl credential 與四條同版本 raw run，尚不發佈勝負。
Zep 完整介紹：用時序知識圖管理 Agent 記憶
Zep 的核心不是向量化聊天紀錄，而是把 episode 抽成帶有效時間的 entity 與 fact，讓新資訊使舊關係失效但不抹掉歷史；Graphiti 是開源核心，Zep 則是代管與治理層。
不只有 Upwork：七個值得收藏的海外遠端工作平台
從免費的 We Work Remotely 到只收 3% 菁英的 Toptal，七個平台各有定位——求職型看 FlexJobs、WWR、Remote OK；新創型看 Wellfound；社群型看 Remotive；探索型看 Working Nomads；菁英接案看 Toptal。都比在 Upwork 跟全球低價搶單友善得多。
看不見 Ghost 時怎麼推論｜Berkeley CS188 主題單元
Lecture 13–18 與 Project 4 從 factor operations、variable elimination 走到 exact inference 與 particle filtering，讓 Pacman 用有雜訊的距離感測追蹤看不見的 ghosts。
把 28 講與 P0–P5 變成作品集｜Berkeley CS188 課程總覽
Lecture 26–28 用核監測、AI safety 與課程回顧收尾；校外結業不該只算 autograder 分數，而要為 P1–P5 各留下模型假設、測試證據與失敗分析。
Minimax、Alpha-Beta、Expectimax 怎麼選｜Berkeley CS188 主題單元
Lecture 5–8 先用 CSP 練變數、限制與搜尋順序，再由 Project 2 實作 minimax、alpha-beta 與 expectimax；三者差別在對其他 agent 行為的假設。
從 VPI、Naive Bayes 到 Attention｜Berkeley CS188 主題單元
Lecture 19–25 把 rational decisions、VPI 與 ML 接起來，Project 5 再用 PyTorch 實作 regression、分類、CNN、attention 與 optional character-GPT。
從 Value Iteration 到 Q-Learning｜Berkeley CS188 主題單元
Lecture 9–12 與 Project 3 用同一個 Gridworld 對照已知模型的 value iteration、未知模型的 Q-learning，以及用 features 泛化的 approximate Q-learning。
從 DFS、BFS 到 A* 的 Pacman 實作｜Berkeley CS188 主題單元
Lecture 1–4 與 Project 1 把 DFS、BFS、UCS、A*、state representation 和 heuristic 串成同一套搜尋工具；關鍵不是背演算法，而是看清楚 frontier、cost 與 state 各自改變什麼。
用 P0–P5 六個 Projects 學人工智慧｜Berkeley CS188 課程總覽
CS188 Spring 2026 公開 28 組錄影、27 組講義、11 組討論與 P0–P5 六個 projects；P0 是 Python／autograder tutorial，P1–P4 採 Pacman 情境，P5 是一般機器學習任務。