practical

一个无框架的手动构建简单AI代理的教程，专注于目标、工具调用、观察和决策的核心循环，并提供关于提示词设计、工具暴露、步骤限制和日志记录等实用技巧。

这篇来自加州大学伯克利分校的论文介绍了增量软件开发环境中的实用算法，探讨如何高效更新和管理代码变更。

Jeremy Howard的免费课程《Practical Deep Learning for Coders》通过先动手编码和实际示例再讲理论的方式教授深度学习，让许多人能够接触AI。它在培养实践者方面非常成功。

Harriet Hacks 发布了一个免费的 GitHub 仓库，包含 30 多个 Jupyter 笔记本和 Python 脚本，用于互动学习 AI 安全，并配合她的书《Practical AI Security》。

SpenseGPT 提出了一种实用的一次性剪枝方法，用于大语言模型，可在推理过程中同时支持稀疏和密集的 GEMM，提升效率。

推荐Walkinglabs提供的免费开源Harness Engineering课程，涵盖理论和实践，认为普通人应该学习Harness Engineering而非继续参与大模型竞争。