Qdrant 完整指南：Collection、Hybrid Search 與自架維運
Qdrant 的核心不是把 embedding 存進去，而是先固定 vector schema、替高頻過濾欄位建 payload index，再用 dense + sparse query、租戶邊界、snapshot 與監控把檢索做成可維運的服務。
ai
1264 篇文章Scrapling 完整介紹：從 adaptive selector 到並行 Spider
Scrapling 把 HTTP、Playwright 瀏覽器、CSS/XPath 抽取與 Spider 放進同一套 Python API；adaptive selector 會保存元素特徵，版面改動後再用相似度重新定位，但仍需要驗證輸出。
SearXNG 完整介紹：引擎調校、JSON API 與自架維運
SearXNG 是元搜尋引擎，不是 crawler，也沒有自己的全網索引。這篇以官方 2026.8.20 文件為準，從 Compose 安裝、settings.yml、引擎選擇與 JSON API，一路做到空結果診斷。
自己架一套搜尋後端：SearXNG + Crawl4AI，從零到接進 Claude Code
三個元件、各做一件事：SearXNG 負責找、Crawl4AI 負責讀、一層薄薄的程式把兩者黏起來。有三個預設值不改就不會動——`formats` 預設只吐 HTML、`secret_key` 預設是 `ultrasecretkey`、limiter 開了會擋你自己的程式。另外官方安裝方式在 2026 年 3 月換過，網路上多數教學指的 searxng-docker 已經封存了。
Tavily 和 Exa 不能自己架：要怎麼自己組一套
Tavily 和 Exa 都是純雲端 API，不能自己架。能自己組的是 SearXNG（269 個上游引擎、82 個預設開啟）+ Crawl4AI（78.8k stars、Apache-2.0），現成的 Tavily 相容 wrapper 都還是幾十顆星的個人專案，不建議直接用。但 SearXNG 沒有自己的索引，而且從機房 IP 跑會被搜尋引擎打成空結果——這兩件事決定了自架划不划算。
從語言到資訊：一門同時教 tf-idf 和 LLM 的 NLP 入門課｜Stanford CS124 課程總覽
CS124 是 Stanford NLP 分支的第一門課：十週從斷詞、n-gram、文本分類、資訊檢索與詞嵌入，講到 LLM 與 Transformer。教科書是免費的《Speech and Language Processing》，九個作業 repo 與實作課的題目和解答都公開；預錄影片、每週複習測驗與自動評分要 Stanford 帳號。
人工智慧原理與技術：反射、狀態、變數、邏輯四層主脊｜Stanford CS221 課程總覽
CS221 是 Stanford 的人工智慧原理課，把 AI 排成反射、狀態、變數、邏輯四層，深度學習只是最低的那一層。可執行的 Python 講義與八份作業（含程式骨架與本機評分器）全部公開；課堂錄影、隱藏測資與作業解答拿不到。
用深度學習做自然語言處理：從 word2vec 到自己刻 Transformer｜Stanford CS224N 課程總覽
CS224N 是 Stanford 用深度學習做自然語言處理的課：從詞向量、反向傳播講到 Transformer，之後每一堂都建立在 Transformer 之上，四份作業包含自己刻一個 decoder-only Transformer。現行投影片與作業公開，第三份作業附可以在筆電上跑的單元測試；公開的完整錄影是較早的版本，跟現行課表有落差。
自然語言理解：接在 CS224N 之後補了什麼｜Stanford CS224U 課程總覽
CS224U 是 Stanford 的自然語言理解課，接在 CS224N 之後：教情感分析的領域適應、檢索增強的 in-context learning、進階行為評估與模型分析方法，三份作業各附一場 bake-off。教材是一個公開的 GitHub repo，投影片與線上版的全套錄影也公開；第一份作業的資料載入在新環境要自己修正才跑得起來。
Agentic AI：用形式方法處理幻覺｜Stanford CS224V 課程總覽
CS224V 是 Stanford 的 Agentic AI 課：教怎麼用形式語意、知識圖譜與形式方法約束 LLM agent，讓它少編造，兩份作業之後以專案為主。十四堂講義、閱讀清單、作業講義與課程用到的開源系統（STORM、WikiChat、SUQL、Genie Worksheets）都公開；沒有公開錄影，公開的投影片是刻意留白的版本，作業要用的憑證也只發給選課學生。
圖機器學習：十九堂課的重心與六份 Colab 作業｜Stanford CS224W 課程總覽
CS224W 是 Stanford 的圖機器學習課：十九堂從節點嵌入、GNN、graph transformer、知識圖譜，講到關聯式深度學習與 GNN 加 LLM。投影片、三份書面作業與六份 Colab 都公開，可以直接下載開跑；公開錄影是 2021 年的版本，後半的新主題只有投影片，考試與自動評分拿不到。
機率圖模型：把指數量級的推論壓成多項式｜Stanford CS228 課程總覽
CS228 是 Stanford 的機率圖模型課，分表示、推論、學習三塊：用圖寫下獨立性假設，把指數量級的機率計算壓成多項式。自學者拿得到的是 16 章的公開講義 cs228-notes；講次投影片、錄影與當季作業都拿不到。
從線性迴歸到訓練推理模型：課程地圖與閱讀路線｜Stanford CS229 課程總覽
CS229 是 Stanford 把機器學習的數學推導走一遍的主課。Spring 2026 的錄影公開了 17 堂，前十堂是線性模型、神經網路與非監督式學習，後七堂走到擴散模型、LLM 與用強化學習訓練推理模型。本系列一堂一篇，這篇是地圖：每堂實際教什麼、影片標題哪裡對不上、講義有而課堂沒教的去哪裡補。
Stanford CS25 V6：叫 Transformers United 的課，前兩場講的都不是 Transformer
CS25 是 Stanford 的 1 學分 seminar，唯一作業是出席，全程對外開放。2026 春季第六季九場講座裡，最值得看的三場是 Albert Gu 談 SSM 與 Transformer 的歸納偏誤、Charles Frye 談上千張 GPU 的推論服務、Victoria Lin 談原生多模態還沒解決什麼。
AI Agent 工程：不靠框架，從一個 chat-completion 呼叫做出 agent harness｜Stanford CS329Z 課程總覽
CS329Z 是 Stanford 的 AI agent 工程課：先不靠框架手刻 RAG、工具呼叫與 agent 迴圈，再看 DSPy 這類框架抽掉了什麼，兩份作業分別是做 agent harness 與設計 agent 評估。課綱、指定閱讀、前十一堂投影片與第一份作業的起始碼、資料和公開測試都拿得到；錄影要以選課身分登入 Canvas。
從零打造語言模型：五份作業與要自己算的 GPU 預算｜Stanford CS336 課程總覽
CS336 是 Stanford 從零打造語言模型的課：五份作業依序做 tokenizer 與 Transformer、訓練系統最佳化、scaling law、資料處理、對齊與推理 RL，沒有程式骨架，只有測試。講義、錄影、五份作業的 repo 與排行榜都公開；從第二份作業起算力要自己準備，課程贊助的算力與評分拿不到。
Tavily Search API 完整指南：搜尋、抽取、Map 與 Crawl
Tavily 把 Search、Extract、Map、Crawl 做成同一組 agent 網路 API；免費方案每月有 1,000 credits，Search 的 basic、fast、ultra-fast 各用 1 credit，advanced 用 2 credits。
vLLM：自架推論服務的預設選擇，以及它什麼時候是過度工程
vLLM 是自架 LLM 推論的事實標準（GitHub 89,470 stars，2026-08-21 實查），核心是把 KV cache 當作業系統的分頁來管。但選型的關鍵不在它多快，在你的 GPU 使用率：以 Red Hat 實測的每秒 793 個輸出 token 換算，一張打滿的 A100 約 $0.70 / 百萬輸出 token，使用率掉到一成就變 $7——比多數雲端 API 貴。
Agent 搜尋品質怎麼驗收：Web Retrieval Benchmark 實作
Web retrieval 要測的是完整 task，不是 HTTP 200：固定 30 題、五種失敗層、三條 live channel，同時量答案、引用、freshness、延遲、成本與不必要升級。本文交付可執行 harness 與 gate，但因目前沒有三條 live channel 設定，不提供虛構排名。
AI Agent 上網查資料的完整路由：Search、Fetch、Crawler、Browser 怎麼切換
Agent 上網不該一律開瀏覽器：先依任務分流 Search 或 Fetch，再按狀態碼、內容品質、JS shell、登入與 challenge 訊號逐級升級；每一步都受 retry、budget、快取、去重與來源紀錄約束。