來 Stanford 之後感覺一週在忙的時間真的有到 60 個小時。原本想雙周發一次文結果拖到一個月了笑死。

我其實一直都有在記錄一些觀察到的事情，但就只是記一些關鍵字，沒有完整打下來，目前是一個素材遠超過文章量的狀態。

我女朋友說我都被阿嬤慣壞了，所以才會到大學都不會煮飯。

只能說真的到了不得不的時候，生命自己會找到出路。來美國之後我花錢外食的次數搞不好兩隻手數得出來。

不過這種做菜方式是為了極大化時間效率跟降低成本，但缺點就是真的會吃的很重複 XD，每天都吃雞胸肉、生菜、白飯、水煮蛋，偶爾才能煮一些不一樣的東西。目前為止最滿意的是有一次為了要處理掉快發芽的馬鈴薯做的醋溜土豆絲。

想阿嬤了。

Palo Alto 跟 Stanford 這邊是真的挺安全，整區很明顯都是高級住宅跟商家，甚至連街友都看不太到。據說往北邊靠近舊金山市區、奧克蘭一帶會比較危險。

說到這個我上次為了去某一個飯局坐了 Caltrain，原本還在到處搜尋腳踏車的停放問題（因為聽說 Caltrain 附近很容易被偷），結果發現根本就可以直接帶腳踏車上車，還有專屬車廂可以固定腳踏車。

而且這邊普遍來說 bike rack 都蠻多的（方便讓腳踏車跟 rack 鎖在一起），很多人看起來就是透過 bike + caltrain 在通勤，以灣區來說確實是一個不錯的解決最後一哩路的方式。

結果才剛去美國突然就變成沒辦法實習了。

八月的時候 ICE 發了一個 “Reminder” 說明「除非實習為畢業之不可或缺的一部分，才能核發 CPT（在學實習許可）」

Stanford 多數 Programs 都沒有這種強制性要求，自然看起來是沒辦法實習了。

本來還想說我們學校撐了好幾周都沒發公告是不是有機會，結果最後還是扛不住。

不過目前還是有 Pre-OPT 這條路可以走，只是流程上比較麻煩，要加急還要3000美。

我應該會同步找 Lab 之類的，一方面是看有沒有機會做研究助理拿一些獎助學金，另一方面是保留一個暑假做 full-time 研究助理了，沒有實習的話希望找正職不要受影響。

先前 H1B 等工作簽的調整等等我覺得都還算有在刀口上，可以達到共和黨想要的政策目標。

但現在去動到 CPT, OPT 等於是把正規合法工作簽證途徑的成本大幅提高，就真的是純粹政治考量了，果然政府到第二任期都很容易走向極端啊～希望期中選舉之後可以 TACO。

原本 9/2 開始選課之前，Stanford 有一個很特殊的規定是要先參加一個 “Maintaining Legal Status” 的 session 之後才能開始選課。

而我在那個 session 知道了一些之前對 F1 等學生簽證沒有的規定，例如 grace period 減少、不能換 major 等等。

不過很幸運的是前陣子這些措施都被暫時駁回（停止執行而已，不是最終判決），祈禱 CPT 也可以有類似的結果。

Stanford 這邊的選課機制是先到先選 + 分批次開放的，所以某些熱門課程（e.g. CS329Z Engineering AI Agents）就會出現我們這種 first year 連 Waitlist 都擠不進去的狀態。

但平均而言，大概是因為這邊的師生比維持的很好、課選擇非常多，所以大致上大家都還是可以選到高品質的課，只有極少數的課是真的完全沒機會。

不過回到前面那個給國際生的選課機制，很多人因為沒有辦法在開始選課之前就參加完那個 session（沒那麼早來美國）導致一堆課都選不上，說起來也是挺不公平的。（我因為 8/28 就到了所以沒遇到這個問題）。

之前在跟某一群醫學朋友（未來醫生們）吃飯的時候，聊到他們體感上覺得現在 AI 在醫學上的問診等正確性巨高無比，甚至有人遇過一邊看病發現醫生一邊問 ChatGPT 的。

講到這邊其實大家都蠻害怕被取代的笑死，不過又回到那個大家最喜歡講的「最終還是人要來負責」。

我後來在想，這件事是沒錯，但問題是需要多少人負責？

也許有一天有一間公司或是政府單位，做了一個問診 Agent，並且經實驗以後認為準確性遠超人類醫生平均，最終允許這個 Agent 開處方，人們再拿這些處方去領藥。

這件事我覺得完全有實現的可能，背後所需要負責的人可以大幅減少甚至變成一個法人、保險去處理，說穿了就是準確率的問題。

而且並不是說這種事情關乎健康、關乎人命就無法做到，這個社會上有太多事情關乎健康與人命但不是依靠單獨的一個「人」去負責。

我覺得這邊對於課程的設計安排，至少在我選到的課當中，真的都挺認真的。首先教授們的投影片都很 Structured，然後從作業的設計中，也明顯感受到要花非常多的精力才有辦法設計出這樣的作業。

但我覺得最讓人驚艷的地方是，我上的兩門跟 LLMs 相關的課程，課程的後半部分都明確說明主題未定，這是為了因應變化過快的 AI 理論發展，課程後半都宣稱會帶到 Late 2026 的新研究。

這也意味著這些教授除了研究以外真的也要不斷花很多時間備課…。

其中不同課程的 AI policy 也很有趣，大致上老師都不會完全禁止使用 AI，至少在協助理解、做 Final Project 可以，至於寫程式、寫報告等等則是因課堂而異，但都會要求要給一個 AI Disclosure Statement.

其中我覺得一個比較有趣的做法是，在 CS329X Human-Centered LLMs 中，並不限制我們使用 AI 去完成作業，但我們的作業評分方式是「完成作業」只佔 37.5%，而每一份作業都會有一個時間很短，但宣稱只要充分了解作業就可以輕鬆回答的 Quiz，佔 62.5%。

我覺得這個做法挺好的，既可以讓學生自由決定（甚至練習）如何使用 AI 輔助工作與學習，也可以確保學生有達到課程預設的理解目標。

放一張拿完免費 Stanford Engineering 衣服拍的照片。