兄弟们，很多朋友一直问：想入门 AI，到底该从哪里开始学？ 今天特意给大家整理一波各大厂官方 AI 学习资源，很多免费课程，从 0 开始系统补课，或者继续进阶，都能用得上。 ✅ OpenAI Academy 基础、ChatGPT 使用、AI 工作流、Agent 应用。想把 AI 用到日常工作里的，先看这个。 ✅ Anthropic Academy 官方课程，AI Fluency、提示词、MCP、Claude Code。想系统学 Claude 和 AI 协作的，看这个。 ✅ Google AI Learning AI 素养、职场应用、Google AI 工具，也有专业证书。非技术/初学者友好。 ✅ Microsoft AI Learning Hub AI、AI Agent、应用开发。办公用户、开发者、企业技术都能用。 ✅ AWS AI Training AI、Amazon Bedrock、云上 AI 开发。想搞云端 AI 的，走这条路。 ✅ NVIDIA Deep Learning Institute 加速和部署。想进阶到模型训练、推理和工程部署的，硬核选手选这个。 ✅ IBM SkillsBuild ✅ Hugging Face Learn LLM、Agents、Diffusion、强化学习、语音、视觉。开源模型和 AI 工程，动手党必看。 ✅ Salesforce Trailhead AI 在 CRM、销售、客服、企业流程和 Agentforce 里的应用。做 ToB、销售运营、企业数字化的，看这个。 ✅ Oracle AI Training AI、生成式 AI、机器学习、企业级 AI。学 Oracle 云和企业 AI 方案的，走这个入口。 建议收藏，别再只刷碎片信息了。 AI 这东西，入门不难，难的是持续动手。 先把基础概念、提示词、Agent、应用开发这些补一遍，再结合自己的工作场景去实践，成长会快很多。

今天修旅行的航拍照片时，突然对 #Tapeout# 的未来有了一些新的感悟。 回头看现在的 TapeOut，其实社区里绝大多数人都还处在一个非常早期的位置。无论是开发者、研究者、内容创作者，还是普通玩家，我们都更像是在一片还没有完全被定义的土地上，边走边看，边理解，边留下自己的东西。很多今天看起来还很小的尝试，未来回头看，也许会成为这个生态最早的一批痕迹。 有人想做一个社区反复使用的链上工具，有人想做一个开发者能够直接调用的组件，有人只是希望把市场交易那些复杂的操作做成一个新人点几下就能完成的界面。它们未必需要多么宏大的名字，也未必要在诞生的第一天就承载一个巨大的叙事。很多真正长久的生态，恰恰就是由这些看起来很小，却有人真的愿意反复使用的东西一点点长出来的。 这也是我今天更加欣赏 @Blonskr 的原因。年纪轻轻，却已经有了相当大的格局和视野。真正让我印象深刻的，不只是他持续把新的想法做出来，而是他几乎一直在认真关注并支持 TapeOut 生态里的每一位共建者。 有人尝试用 TapeOut 做 AI Training，他会去关注背后的思路；有人做出了小游戏，他会认真体验和讨论；有人开发商城、工具和新的功能，他也愿意去了解这些产品为什么这样设计；甚至只是社区里出现了一个有趣的脑洞，只要这个想法能够给 TapeOut 带来新的可能性，他往往都会愿意参与讨论。 我觉得这种态度其实很难得。一个生态真正能够长大，从来不是创始人一个人不断增加功能，而是越来越多人愿意围绕同一个底层协议创造属于自己的东西。开发者负责搭基础设施，社区里的 Builder 再从不同方向把这些能力继续放大，而创始人愿意认真听、认真看，也愿意给这些尝试足够的空间和关注，这本身就会形成一种非常强的正向反馈。 从这个角度看，我觉得 @Blonskr 真正支持的并不只是某一个产品，而是一种 Builder Culture。只要有人愿意认真建设 TapeOut，哪怕做出来的东西还很早期，哪怕只是一个实验、一个小游戏、一个工具或者一个新的想法，他都愿意去看它能不能继续生长。 这种开放和包容，可能才是一个生态最宝贵的东西之一。 技术可以由少数人创造，但一个真正有生命力的生态，最终一定会由越来越多人的想象力共同完成。以他现在的年纪能够拥有这样的视野和格局，我确实很期待他未来还能把 TapeOut 带到多远。 未来不可限量。 一个人完成了第一步，后面的人看到以后，会开始问新的问题，产生新的想法，再做出新的工具和作品。新的作品又会成为下一个人的起点。久而久之，一个人的创造，就会变成许多人的创造条件。很期待 TapeOut 最终形成这样的氛围。 开发者可以从底层继续研究计算结构，研究者可以思考新的用途，产品作者可以把复杂能力包装成普通人能够使用的东西，而社区里的普通玩家，也能够在某一个时刻突然发现，原来自己也可以参与创造。 也许未来某一天，一个完全不懂电路的人，会在 TapeOut 里面搭出自己的第一个小应用。 他可能不知道 NAND LATCH 的底层逻辑，也不了解 Circuit 是怎样一步一步被设计出来的，更不会知道整个协议过去经历过多少次更新。他只是打开一个页面，选择自己需要的东西，尝试几次，最后高高兴兴地把结果发给朋友： “看，这是我做的。” 然后，另一个人看到之后，又觉得其中某个功能特别有意思，于是把它接进了一个更大的项目。再后来，第三个人又在那个项目的基础上继续改。到那个时候，也许最初设计这块 Circuit 的开发者，甚至都不会认识最终使用它的人。但他曾经创造出来的东西，仍然在另一个陌生人的世界里发挥作用。 我觉得，这就是工具真正迷人的地方。今天的孩子使用计算器，并不需要先研究芯片是怎样工作的，也不需要知道里面有多少晶体管。他只需要知道，什么时候应该使用它，怎样正确使用它。 我们使用iphone的时候，也不会先去学习 CPU 架构。 我们使用互联网的时候，也不会先理解路由协议。 我们使用 Codex和Claude，也不需要先学会训练神经网络。 这并不是因为底层技术不重要。恰恰因为前面已经有无数人，把那些复杂的东西一点点做成了工具。真正优秀的工具，最终都会把复杂留给创造它的人，把可能性留给使用它的人。这本身就是人类文明不断向前的一种方式。 上一代人解决的问题，变成下一代人的工具。 下一代人不再需要从头解决同一个问题，于是可以站在更高的位置，继续创造新的东西。 计算器如此。 计算机如此。 互联网如此。 今天我们习以为常的无数基础设施，也都是如此。 这也是为什么，我觉得现在 TapeOut 社区里的人，其实都很幸运。我们看到的还是一个非常早期的世界。很多道路还在铺，很多工具还在做；但也正因为如此，现在每一个愿意留下东西的人，都可能成为后来故事里很早的一部分。 有人写核心代码。 有人设计最优矿机。 有人做交易市场。 有人做链上分析工具。 有人研究协议。 有人把复杂的技术解释给普通人听。 这些看起来完全不同的事情，最终可能都在完成同一件事。让下一个人更容易继续往前走。 我觉得，这可能就是开放生态最浪漫的地方。 你今天认真做好的一颗小零件，未来也许会出现在一个你从未见过的人创造的世界里。 而那个人，又会在你的基础上继续创造。 我最期待的 $BEM 生态的未来，大概就藏在这种不断发生的连接里。 一个创造成为另一个创造的起点。 一个工具成为另一个工具的基础。 一个人的想法，最终出现在另一个人的世界。 如此循环。 生生不息，源源不绝。

巴厘岛去不了？先来云逛，直播已经开始！🌊 跟着 WEEX 直击 Coinfest Asia 2026： 看海景房、逛活动现场，围观 AI 交易实测。 立即进入直播间👇 #WEEX# #CoinfestAsia# #AITrading#

8月20日 Coinfest Asia，把你关心的黄金、美股等 TradFi 问题带来 WEEX AI Trading System： ⚡ AI Quick Match 🏆 定时挑战赛 💬 AI 交易系统现场体验 🎟️ 限量内测机会 📍 WEEX Ocean Suite · 2楼 · 2号房 👉 查看日程并预约： #WEEX# #AITrading# #WEEX巴厘岛#

谁说 Agent 不能玩杠杆？永续合约交易功能现已上线！ 限价单、市价单、止盈止损（TP/SL）、批量撤单、实时 K 线及资金费率查询……全功能支持！ 现在，你只需用普通话对 AI 说一句：“帮我开 10 倍看空……” 效率直接拉满！ 立即构建你的 AI 交易员： #SVPChain# #AITrading# #DeFi#

🎥 更好的交易执行，从这里开始!! BlockFill Agent Execution 协助 AI Agent 降低滑价，并实现优于传统 TWAP 的交易执行品质。 看看如何在 @StarchildOnX 几分钟内完成设定，并执行第一笔交易。 🎬 Demo 内容： ✅ 安装 BlockFill Skill ✅ 完成交易所与 API 设定 ✅ 执行第一笔交易 ✅ 查看交易执行结果 立即观看 👇 🔹Starchild: 🔹 GitLab: 🔹 PyPI: - 🎥 Better execution starts here. BlockFill Agent Execution helps AI agents reduce slippage and achieve better execution quality than traditional TWAP. See how easy it is to get started on @StarchildOnX. 🎬 In this demo: ✅ Install the BlockFill Skill ✅ Configure your exchange & API ✅ Execute your first live trade ✅ Review your execution results Watch now 👇 🔹Starchild: 🔹GitLab: 🔹PyPI: #AIAgent# #AITrading# #QuantTrading# #ExecutionInfrastructure# #Starchild# #QSG#

🎉 GMGN OpenAPI 限速调整 — 全模块吞吐量翻倍！🚀 生效时间：2026-05-13（立即生效） 我们已将所有模块的 API 限速全面升级！ 漏桶算法参数由 rate=10/capacity=10 升级为 rate=20/capacity=20 每秒可发起的请求次数直接翻倍！ 最新持续吞吐量： W = 权重 | RPS = 持续每秒请求数 计算公式：RPS = 20 ÷ W 开发者们，现在可以更快地构建、更猛地查询、更爽地扩展了！ GMGN OpenAPI 火力全开，尽情冲刺吧！🔥 免费创建你的API Key (全链支持): 👉🏻 需要帮助？进TG群: 👉🏻 #Hermes# #Openclaw# #Agent# #AI自动扫链交易# #战壕脚本# #Trenches# #AItrading#

AI 会写代码、会做分析、会盯盘，但真到了拿真钱交易这一步，我还是想先站人类。😂 明天，WEEX AI Wars II 正式开打。 这次不是让 AI 做几张回测图、比比谁的参数更漂亮，而是直接把双方拉进真实市场：Team Human vs Team AI，5 轮实盘合约交易，最后让真实交易结果说话。 更有意思的是，AI 组也不是指定某一个模型。 开发者可以自己写量化程序，可以用 AI Agent，也可以接第三方 API 工具。 唯一的硬规则是AI 赛道只统计通过 WEEX API 执行的订单，手动下单不算 AI 成绩。 这就有点意思了。 人类的优势是经验、盘感、临场判断，以及对市场情绪的理解。 AI 的优势则是速度、纪律、数据处理能力，以及它不会凌晨三点看着浮亏开始怀疑人生。😂 到底哪边更强，我还真不敢提前下结论。 第一季 AI Wars 已经跑出了 80 亿美元交易量和 16 万次 API 实战调用，第二季则直接把 Human vs AI 摆到了台面上。 而且这次最高奖励来到 600,000 USDT。 所以我先把答案留在这里，我站人类这方！ 不是因为我觉得 AI 不够强，而是我更想看看交易这件事，到底什么时候才会轮到人类真正被机器教育🥊 明天开打，回来对答案。 参与 WEEX AI Wars II ：算法纪元活动：： #WEEX# #AIWars# #AI黑客松# #AITrading#