根据 @DeepLearningAI，官方发布免费短课《Building Live Voice Agents with Google’s ADK》，课程教授使用谷歌开源 Agent Development Kit 构建实时语音智能体，涵盖接入 Google 搜索、跨轮记忆、自定义工具与 API 调用、安全防护栏、多智能体协作生成完整播客，以及面向生产环境的部署方法，授课讲师为谷歌机器学习工程师 @laviatgcp 与 @sitalakshmi_s（来源：DeepLearning.AI 于 X 的帖子，2025-10-15，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1978483581866418179；报名链接： https://hubs.la/Q03NJrdg0）。 帖子明确为免费报名，且未提及加密货币或区块链集成（来源：DeepLearning.AI 于 X 的帖子，2025-10-15，https://twitter.com/DeepLearningAI/status/1978483581866418179）。

据 DeepLearning.AI 称，其 Post-training of LLMs 课程教授如何使用监督微调（SFT）、偏好直接优化（DPO）和在线强化学习（RL）来定制预训练大模型（来源：DeepLearning.AI 于 X 平台，2025年10月6日）。据 DeepLearning.AI 称，课程讲解何时采用各方法、如何整理训练数据，并在代码层面实现以有效塑造模型行为（来源：DeepLearning.AI 于 X 平台，2025年10月6日）。据 DeepLearning.AI 称，可通过链接 hubs.la/Q03MrTZS0 报名（来源：DeepLearning.AI 于 X 平台，2025年10月6日）。

据 @DeepLearningAI，DeepLearning.AI 与 Box 推出免费短课《Build AI Apps with MCP Servers: Working with Box Files》，由 Box 的 CTO Ben Kus 授课。来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年9月17日。 据 @DeepLearningAI，课程首先构建一个处理从 Box 文件夹手动下载并本地存储文件的 LLM 应用。来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年9月17日。 据 @DeepLearningAI，随后学员会将应用重构为兼容 MCP，并连接到 Box MCP 服务器，使应用可通过服务器提供的工具直接在 Box 中处理文件。来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年9月17日。 据 @DeepLearningAI，课程最终将方案进化为通过 A2A 协议协调的多智能体系统。来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年9月17日。 据 @DeepLearningAI，本次公告聚焦企业文件流程与智能体协作的开发者技能提升，未提及任何加密货币、区块链或代币集成。来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年9月17日。

根据 @DeepLearningAI，该机构与Snowflake合作推出课程《Fast Prototyping of GenAI Apps with Streamlit》，由Chanin Nantasenamat授课，演示如何用少量Python代码将想法变成可在Streamlit与Snowflake内运行的生成式AI应用原型；来源：DeepLearning.AI 于X，2025年9月16日。根据 @DeepLearningAI，此公告强调原型可快速获得反馈并迭代至生产环境，为跟踪Snowflake在GenAI开发者赋能方面举措的交易者提供可记录的事件数据，以监测SNOW；来源：DeepLearning.AI 于X，2025年9月16日。

据 DeepLearning.AI 称，其与 Neo4j 合作推出名为 Agentic Knowledge Graph Construction 的短课，由 Andreas Kollegger 授课，重点展示知识图谱如何通过建模关系与溯源来补充 RAG，从而提升答案可靠性（来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年8月27日）。从交易角度看，此次发布强调企业对图数据库与 Agentic AI 工作流的实际需求，但未提及任何加密资产，意味着本次消息对代币暂无直接催化（来源：DeepLearning.AI 于 X，2025年8月27日）。