@F5Adon: 天哪，Karpathy 在 GitHub 上免费放了一个完整的 AI 学位课程 7 个仓库，306,741 星标，而且按正确顺序学习，它们会带你从反向传播到能通宵运行研究的智能体 。 每个仓库都是前一个的下一层。仓库地址

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摘要

推文分享了 Andrej Karpathy 在 GitHub 上免费公开的一套完整 AI 学位课程，包含 7 个按学习顺序排列的仓库，从反向传播一路讲到能自主运行研究的智能体，累计获得超过 30 万星标。

天哪，Karpathy 在 GitHub 上免费放了一个完整的 AI 学位课程 7 个仓库，306,741 星标，而且按正确顺序学习，它们会带你从反向传播到能通宵运行研究的智能体 。 每个仓库都是前一个的下一层。仓库地址👇 https://t.co/aXTHXErr2V
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缓存时间: 2026/10/31 15:33

天哪，Karpathy 在 GitHub 上免费放了一个完整的 AI 学位课程

7 个仓库，306,741 星标，而且按正确顺序学习，它们会带你从反向传播到能通宵运行研究的智能体 。

每个仓库都是前一个的下一层。仓库地址👇

  1. micrograd -> 神经网络如何真正学习 大约 100 行 Python 代码的反向传播 ↳ https://github.com/karpathy/micrograd…

  2. nn-zero-to-hero -> 视频课程 他的讲座笔记本，从一个神经元到 GPT ↳ https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero…

  3. minbpe -> 文本如何变成令牌 每个大语言模型都从这个分词器开始，用干净简洁的代码 ↳ https://github.com/karpathy/minbpe

  4. nanoGPT -> 你自己的 GPT 训练和微调的最简单仓库 ↳ https://github.com/karpathy/nanoGPT…

  5. llm.c -> 同样的训练，没有任何隐藏 纯 C 和 CUDA，没有 PyTorch 底层 ↳ https://github.com/karpathy/llm.c

  6. nanochat -> 端到端的完整聊天模型 GPT-2 级别的训练成本在 2019 年约 43,000 美元 这里只需约 48 美元 ↳ https://github.com/karpathy/nanochat…

  7. autoresearch -> 能做研究的智能体 一个智能体编辑训练代码，训练 5 分钟，保留改进的部分，然后整夜重复 ↳ https://github.com/karpathy/autoresearch…

会做诗呢

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