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一本免费的在线书籍,自底向上涵盖计算机科学,由 Ian Wienand 编写,提供 PDF、EPUB 和源代码格式。
@0x0SojalSec制作了一个16小时免费的YouTube播放列表,从头开始教如何构建DeepSeek模型,涵盖了相关论文、理论以及代码实现,包括注意力机制、混合专家模型和位置编码等内容。
推荐Stanford University免费AI课程,用1.5小时讲解Claude和ChatGPT的工作原理,帮助用户深入理解AI底层逻辑以提升使用能力。
宣布'Competitive Programmer’s Handbook'免费可用,该书涵盖了技术面试准备所需的30个重要DSA主题。
一个交互式、3D、逐步讲解的可视化工具,免费展示一个标记(token)如何逐一经过每个Transformer层,从嵌入到输出。
一条推文,推广一份关于构建自主LLM代理的38页PDF指南,提供免费资源学习关于自主性AI系统。
一份全面的免费指南,从第一性原理解释LLM,涵盖令牌、Transformer、注意力机制、微调和本地部署。
一份全面的免费在线指南现已发布,涵盖本地运行LLM所需的硬件和软件,详细介绍了从笔记本电脑到集群的配置方案。
一条推文推荐了一份免费的深度学习资源,包含68个交互式Python笔记本,内容从基础知识到GANs、扩散模型等先进技术,非常适合自学者。
推广关于数据科学与机器学习的数学与统计方法的免费资源,并附有参与获取的说明。
Andrej Karpathy 分享了他与 AI 合作的直截了当的方法,强调用平实的语言而非复杂的提示工程,并预测到 2026 年,轻视 LLM 的工程师将输给能有效配置 LLM 的初级工程师。
一位谷歌高级工程师免费发布了一份421页的文档,涵盖AI系统的代理设计模式,包括基于代码的章节,涉及提示链、多代理协调、防护栏和推理。
谷歌发布了关于GPU的免费大师课程,涵盖GPU架构和深度学习加速。
Google工程师免费公开了421页的Agentic Design Patterns文档,推荐给独立开发者重点阅读的章节包括MCP协议、防护栏评估和多智能体模式。
一位资深谷歌工程师免费发布了421页的AI构建指南《Agentic Design Patterns》,内含代码,可直接用于生产环境。
一份277页的PDF指南,揭示大型语言模型的深刻见解,由Matt Dancho通过推特讨论串分享。
一个免费的 GitHub 仓库(46k stars)汇总了英语学习资源,作者是高考英语省状元,旨在帮助工作多年的人重启英语学习,替代昂贵的培训机构。
A comprehensive open-source AI engineering curriculum with 435 lessons and 20 phases covering from linear algebra to multi-agent systems, available for free on GitHub.
一份免费的全面分步项目路线图,用于成为AI研究员,涵盖从分词器到完整顶点模型系统等主题。