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Kent C. Dodds 分享了 Rasmic 的见解，即旧工程书籍可以帮助引导那些编写代码的AI代理。

精心整理的书籍、讲座和在线课程列表，用于为人工智能和机器学习打下数学基础，包括《Machine Learning 数学》和Khan Academy课程等热门资源。

Stas Bekman 正在撰写关于机器学习工程和调试的书籍，并想知道社区是否会阅读它们，同时指出这些书可以成为AI的技能文档。

一位资深开发者维护的Awesome LLM Books精选书单，收录22本高质量LLM相关书籍，覆盖从入门到进阶的核心学习路径，附有详细评分和链接。

2026年AI工程师职位数量激增143%，并列出了一些推荐的免费书籍。

一条推文分享了一个Google Drive文件夹，里面包含书籍，声称这些书可以帮助取代Claude AI。

一份为2026年AI工程师精心挑选的10本书单，分为三个层次（基础、核心、高级），涵盖Python、软件工程、AI素养以及生产系统。

精选提供无DRM图书的作者，含样章与下载链接，以及寻找更多无DRM及公有领域电子书的资源。

一条推文分享了 Brendan Gregg 精选的推荐书单，涵盖系统性能、语言性能、数据库性能及其他计算机科学领域。

一条推特线程，列出了十大系统设计资源，包括书籍、博客和框架，并附有Martin Fowler网站的链接以供进一步阅读。

一份严肃AI研究人员真正推荐的10本书单，内容涵盖概率论、信息论、强化学习、认知科学等领域，比流行书单提供更深刻的见解。

一条推荐阅读CUDA书籍最佳顺序的推文，从《CUDA by Example》开始建立直觉，然后再深入更高级的文本。

AI生成的书籍数量在短短三年内激增，突显了出版业的重大趋势。

一篇个人反思，讲述了为什么偏爱2022年前的书籍，因为那些书是在没有AI辅助的情况下创作的，并对LLM时代人类努力的价值提出了质疑。

精心汇编的用于构建AI系统的必备资源，包括书籍、课程和里程碑式论文。

推荐10本书，让你成为10倍AI工程师，涵盖LLM、机器学习、深度学习及数据密集型系统。

个人收集的公有领域书籍，可在线免费获取，并附有安娜档案馆（Anna's Archive）、LibGen 及种子（torrents）等额外资料的参考链接。

Elad Gil 和 Ivanka Trump 正在启动 Alexandria 项目，利用 AI 将 1000 本伟大的公共领域书籍翻译成每一种主要语言，以文本、有声书和聊天功能的形式免费开放。

一份精心整理的Lean 4书籍列表，用于学习该定理证明器，涵盖函数式编程、元编程和逻辑验证，并附有对每本资源的评价。

一份精选的CUDA编程主要书籍列表，涵盖从入门到高级主题，包括C++和Python，重点提供适用于NVIDIA GPU并行计算的实用资源。