AI for Science：把領域結構放進學習流程｜MIT 6.S191 第 8 堂
2026 第 8 講以科學發現循環為主線，說明 simulator、AI emulator 與實驗如何合作，而不是把科學簡化成通用預測。
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1239 篇文章大規模平行訓練：記憶體與通訊才是邊界｜MIT 6.S191 第 9 堂
2026 第 9 講從 GPU 記憶體壓力進入 checkpointing、offloading、ZeRO、FSDP 與多種 parallelism，理解擴展不是只加卡。
用 PyTorch 與 LSTM 生成音樂｜MIT 6.S191 實驗 1
2026 先完成 PyTorch tensor、autograd 與 module 基礎，再把 ABC 樂譜切成字元序列，訓練 LSTM 逐字生成音樂。
從 MNIST 到 DB-VAE 臉部去偏差｜MIT 6.S191 實驗 2
2026 Part 1 用 dense network 與 CNN 辨識 MNIST；Part 2 以 DB-VAE 學習臉部 latent distribution，再調整訓練取樣。
LoRA 微調與 LLM-as-a-Judge 評估｜MIT 6.S191 實驗 3
2026 以 LFM2-1.2B 建立 chat template 與生成流程，用 LoRA 做風格調適，再透過 OpenRouter 與 Opik 組合 judge workflow。
私有語料 Retrieval Eval 實測：先把繁中題庫變成可重跑的 benchmark
Repo 已有 20 題繁中／英文 golden dataset，但缺少文件層級 qrels、retrieval run、延遲原始值與執行 script；目前不能誠實報 Recall@k、MRR 或 nDCG 實測分數。本文把缺口整理成可重跑的評估契約。
SerpAPI 完整指南：多搜尋引擎、結構化 SERP 與非同步查詢
SerpAPI 的核心是代管搜尋結果頁的抓取與解析：用 engine 指定來源，取得結構化 SERP，再自行處理地區、分頁、非同步輪詢與結果驗證。
Serper Search API 完整指南：把 Google 搜尋結果變成 Agent 可用 JSON
Serper 是第三方 Google SERP API：用一個 POST 請求取得 organic、knowledgeGraph、peopleAlsoAsk 等結構化 JSON；真正上線前仍要驗證選填欄位、URL、重試與引用證據。
AgentQL 完整介紹：用語意查詢做網頁擷取與 Playwright 自動化
AgentQL 用接近資料結構的語意查詢取代易碎的 CSS/XPath：`query_data` 回傳結構化資料，`query_elements` 回傳可操作的 Playwright locator。Starter 公開方案列出每月 50 次免費 API 呼叫，但超額、綁卡與遠端瀏覽器時數的實際停止規則仍要在 Billing 頁確認。
Apify 完整介紹：Actor、Task、排程與資料集怎麼組成爬取平台
Apify 不是單一 crawler，而是把爬取程式包成 Actor，再用 Task 固定設定、Schedule 觸發執行、Dataset 交付結果的平台。適合不想自己維護佇列、排程與執行環境的團隊，但 Actor 費用、運算、proxy、儲存與傳輸會共同消耗預付額度。
Browser Use 完整介紹：讓 AI Agent 操作瀏覽器的任務迴圈
Browser Use 把瀏覽器狀態、模型決策與 click／type／extract 等動作組成可重複迴圈；開放原始碼版本適合自訂工具與執行策略，Cloud 則代管瀏覽器、profile、proxy 與並行工作。
changedetection.io 完整指南：用 selector、通知與 Browser Steps 監控網頁
changedetection.io 是網頁變更訊號層：先縮小監控範圍、排除雜訊，再把真正的變更通知下游；它不是搜尋 API，也不該取代 crawler。
Crawl4AI 完整介紹：從 Markdown 抓取到結構化資料抽取
Crawl4AI 負責 URL 之後的抓取與抽取：穩定 DOM 先用 JsonCssExtractionStrategy，只有語意判讀或版面不規則時才切 LLMExtractionStrategy。
Firecrawl 完整介紹：Scrape、Crawl、Map 與結構化抽取怎麼選
Firecrawl 把單頁抓取、網站探索、整站爬取與 JSON 抽取包成同一套 API；雲端版省下瀏覽器、proxy 與 worker 維運，自架版則換得基礎設施控制，但預設能力不等同雲端。
Linkup Search API 完整指南：從 standard、deep 到結構化輸出
Linkup 把搜尋深度與輸出格式分開控制：多數 agent 查詢先用 standard + searchResults，需要循線讀多頁才升到 deep；每月補回 20 美元是餘額恢復，不是固定再送 20 美元。
九講與三個 labs 全公開，但完整跑完仍要三個外部服務｜MIT 6.S191 課程總覽
MIT 6.S191 的 2026 版已公開九講影片、投影片、三個 software labs 與解答，足以列為 A3 自學課；但官方執行路線需要 Google／Colab、Comet，以及 Lab 3 的 OpenRouter，校外讀者也拿不到 MIT 的學分、專案回饋與 API credit。
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。
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。