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一篇互动式深度文章，讲解横梁式蒸汽机的物理学原理和历史，它是工业革命的关键技术，内容涵盖从蒸汽生产到空气重量等方面。

一位开发者分享了一个通过代码生成的互动应用，用于探索不同种类的蝴蝶，并强调了翅膀动作带来的平静效果。

Tatsunori Hashimoto带来了一场精彩的斯坦福在线讲座，主题是从头构建LLM。

一个从零开始实现7个初级CUDA内核的视频教程，帮助学习者打下GPU编程的坚实基础。

一本沉浸式的线性代数教材，配有交互式图形，涵盖向量、矩阵、行列式、特征值等内容。

一条推文推荐了一篇全面的博客文章，该文章从注意力机制和分布式表示开始，解释了大语言模型的历史，旨在帮助读者揭开LLMs的神秘面纱。

展示如何使用FeynRL框架训练一个视觉语言模型来玩贪吃蛇，以易于理解的方式说明完整的训练流程。

Crashcourse 预告五集迷你剧《Crash Course Futures of AI》，探讨 AI 的发展潜力、社会影响以及如何防止恶意 AI 接管世界，强调现在开始预测和准备的重要性。

一位Atlassian首席工程师分享了已完结的25天Twitter系列帖，内容涵盖系统设计扩容基础，现整理成单一资源。

《强化学习小书》(The Little Book of Reinforcement Learning)是一本简洁的RL入门书籍，包含PyTorch实现和补充材料，由Alexandre TL在GitHub上分享。

开始一个关于现代RL算法从头开始的博客系列，第1部分涵盖REINFORCE估计器，推导无偏策略梯度并分析方差。

介绍一个工具，提供实时可视化和代码来学习Prim算法、Dijkstra和排序等算法，使概念更易于理解。

一篇深入的教育文章，从基本原理出发解释网络与互联网，涵盖分组交换、TCP、DNS、TLS以及数据如何在全球传输。

Ramchand Kumaresan 出版了一本934页的书籍，教授如何从头构建LLM的每一层，包含35个动手项目和一个配套代码库。

一条推文推荐了一系列关于LLM基础的解析文章，尤其是《Vectors are all you need》，并将其添加到顶级学习资源列表中。

一篇直观、可视化的信息论入门介绍，涵盖熵、互信息和信道容量，仅需基础概率知识。该论文阐述了压缩和传输的基本极限。

文章以视频形式讲述了法拉第通过实验奠定电磁学基础、麦克斯韦用数学将其统一为四条方程的历史，以及这一发现对现代科技和认知的深远影响。

一款基于网络的交互式模拟器，用于曲轴转角分辨的燃烧引擎动力学，提供对发动机行为的教学与工程洞察。

强烈推荐，由Ben Spector讲授的4.5小时GPU编程课程，深入介绍CUDA和ThunderKittens，提供内核优化的幕后视角。

一个旨在以更直观的方式呈现量子电动力学的资源。