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。
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1239 篇文章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。
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。