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推荐一份由De Sterck和Ullrich编写、加州大学戴维斯分校公开提供的计算数学（数值分析）免费课堂笔记，内容涵盖误差传播、求根、插值、积分、傅里叶方法和数值线性代数。
Jurafsky和Martin的《Speech and Language Processing》教科书第三版于2026年1月发布，其中对Transformers进行了清晰解释，并包括ASR、TTS和DPO等新章节的更新。
一条推文重点介绍了朱拉夫斯基和马丁教科书中的Transformer架构章节，赞扬其对自注意力、多头注意力及相关机制清晰且数学基础扎实的解释。
一本230页的书，全面涵盖LLM概念，包括预训练、微调、对齐和提示技术。
来自哈德斯菲尔德大学的178页调查研究，涵盖数学和生成式AI基础，标题为《生成式AI基础小书》。
一场免费的斯坦福讲座，内容涵盖扩散模型和视觉模型架构，被誉为掌握了能使 AI 工程技能达到谷歌顶级薪酬水平的基础知识。
更新了AI Workshop，新增超过130张幻灯片，涵盖经典机器学习、搜索算法、规划、知识图谱、智能体及实践实验，基于大学课程大纲。
《线性代数思维》是一个以代码为核心的开源教育资源，利用 Python 和 Jupyter Notebook 教授线性代数概念，侧重于实际应用而非抽象理论。
This article recommends a UCLA-led online course on Reinforcement Learning for Large Language Models, covering theory, algorithms like PPO and RLHF, and practical coding exercises.
本文介绍了 Machine Learning Visualized，这是一个 Jupyter Book 和交互式平台，它从第一性原理出发，通过可视化方式实现和推导机器学习算法。
一位用户分享了对“AI Engineering from Scratch”网站的重构设计，该网站是一本参考手册，通过原始数学实现来解释 Transformer 和反向传播等 AI 概念。
浙江大学团队开源了一本通俗易懂的大模型教材《大模型基础》，涵盖从架构演化到RAG等关键技术，并附带Agent-Kernel多智能体框架。