爱可可-爱生活
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No 1. [9.5k星]MiniMind：从零开始，仅需2小时和3块钱，就能训练出26M参数的迷你GPT模型！亮点：1. 2小时快速训练，适合个人GPU用户；2. 仅需3块钱的服务器成本，超低门槛；3. 提供完整训练代码，涵盖预训练、微调、蒸馏等全过程 No 2. [370星]simple_GRPO：一个简单的 G... No 3. MAS.S60 How To AI (Almost... No 4. r1-reasoning-rag：用深度学习驱动的推理引擎，高效处理复杂问题。亮点：1. 结合R1推理技术，精准筛选知识库信息；2. 递归式RAG架构，提升信息合成效率 No 5. [16.3k观看]GPU Programming（可视化GPU编程教程）：带你深入探索GPU编程的世界，从基础到高级，轻松掌握并行计算的核心技能。亮点：1. 11个精心制作的视频教程，涵盖从入门到进阶的全部知识点；2. 超过1.6万次观看，学习者反馈极佳；3. 深入解析GPU架构与性能优化，助力高效开发 No...
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No 1. Knowledge Distillation Tu... No 2. [508星]LLMs-Zero-to-Hero：从大模型小白到LLM大师的实战指南。亮点：1. 完全从零手写，系统化学习大模型训练全流程；2. 配套视频讲解，B站同步更新；3. 最小仅需3090显卡即可训练，亲民配置轻松上手 No 3. 深度解读：「强化学习+测试时计算」可能是实现通用人工智能 (AGI) 最可行路线 No 4. [436星]Hands-On-Large-Language-Models-CN：动手学习大模型的中文版，让大模型学习不再晦涩难懂！亮点：1. 详细注释代码，助你快速上手；2. 提供国内可直接运行的Notebook版本，无需科学上网；3. 配套中文视频讲解，学习更轻松 No 5. DeepSeekRL-Extended：从零实现DeepSeek R1的强化学习项目，探索GRPO算法的应用。亮点：1. 仅用单个H100 GPU，400步训练即可显著提升模型性能；2. 完全自研实现，不依赖外部RL库；3. 提供多脚本结构，易于学习和扩展...
No 1. 《理解深度学习》随书代码：各种深度学习模型的Colab Notebooks实现代码 No 2. 从零开始的GRPO实现 No 3. [508星]LLMs-Zero-to-Hero：从大模型小白到LLM大师的实战指南。亮点：1. 完全从零手写，系统化学习大模型训练全流程；2. 配套视频讲解，B站同步更新；3. 最小仅需3090显卡即可训练，亲民配置轻松上手 No 4. [721星]AI Agents for Beginners：微软推出的AI新手入门课程，帮助初学者快速掌握AI Agent的构建方法。亮点：1. 10堂课程涵盖AI Agent的基础知识与实战技巧；2. 提供多语言支持，覆盖9种语言；3. 丰富的代码示例，支持Azure AI Foundry和GitHub Models No 5. UAVs_Meet_LLMs：无人机与大语言模型的完美邂逅，开启低空智能移动新时代！亮点：1....
No 1. AI编程实战指南 No 2. Perplexity 发布了自己Deep Research服务，可生成有关任意主题的深度研究报告，现免费向所有人提供，非订阅者每天最多 ...... No 3. CS 285: Deep RL, 2023：UC Berkeley的深度强化学习课程，带你深入探索AI的决策智能。亮点：1. 顶级高校课程，涵盖前沿理论与实践；2. 99个视频，系统学习从基础到高级的强化学习；3. 超过33万观看量，学习者遍布全球 No 4. [1.9k星]LLM Reasoners：为大语言模型提供先进推理能力的开源库。亮点：1. 集成多种前沿推理算法，如Reasoner Agent、Tree-of-Thoughts等；2. 提供直观的推理过程可视化工具，仅需一行Python代码即可实现；3. 性能优化，支持SGLang等高性能框架，推理速度提升高达100倍 No 5....
No 1. #转发赠书#携手@博文视点Broadview 送出3本《零基础开发AI Agent——手把手教你用扣子做智能体》 No 2. Cursor AI编程15条最佳实践 No 3. [2.5k星]Scrapling：Python的闪电般快速、智能且难以被检测的网页爬虫库。亮点：1. 自适应网站变化，智能追踪元素；2. 性能卓越，比BeautifulSoup快240倍；3. 提供强大的反反爬虫功能，轻松绕过网站防护 No 4. 从零开始构建大语言模型的开源教程。亮点：1. 不依赖外部库，仅用Python和PyTorch即可实现；2. 详细讲解从基础到进阶的LLM构建过程；3. 包含训练、微调代码，助力快速上手 No 5. [355星]Stocks Insights AI Agent：一款强大的全栈应用，通过AI技术快速获取股票数据与新闻。亮点：1. 一站式获取股票历史表现、详细数据和相关新闻；2. 利用LangGraph和LangChain实现高效的数据检索与分析；3. 提供可视化图表，直观呈现股票走势...
No 1. 从零开始构建大语言模型的开源教程。亮点：1. 不依赖外部库，仅用Python和PyTorch即可实现；2. 详细讲解从基础到进阶的LLM构建过程；3. 包含训练、微调代码，助力快速上手 No 2. Cursor的Chat， Composer， Agent三种模式怎么选 No 3. DeepSeek-MoE-ResourceMap：一站式探索DeepSeek模型架构与资源的宝藏库。亮点：1. 深度解析DeepSeek V3架构，提供详尽的技术分析；2. 汇集多种模型训练与部署策略，助力高效应用；3. 提供丰富的相关论文与技术文档，助力学术与实践 No 4. OpenR1-Math-Raw：从DeepSeek... No 5. Firecrawl Gemini 2.0 Crawler：基于Firecrawl和Gemini的智能网络爬虫工具。亮点：1. 智能识别并提取PDF和图片内容；2. 自动分析网页并定位最相关页面；3. 高效处理复杂任务，助力信息检索...
No 1. [690星]sitefetch：一键抓取整个网站并保存为文本文件，专为AI模型打造的数据收集利器。亮点：1. 支持并发抓取，效率提升高达10倍；2. 自定义页面匹配规则，精准抓取目标内容；3. 提供内容选择器，精准提取页面核心内容 No 2. Reasoning LLMs：对包括DeepSeek-R1技术报告在内的十篇最新大语言模型推理相关论文进行解读，让AI推理更智能、更高效 No 3. [1k星]AIInfra：AI基础设施课程，探讨和学习人工智能、深度学习的系统设计，从底层硬件到上层软件栈，助力大模型训练和推理。亮点：1. 涵盖AI芯片、通信存储、集群管理等全栈内容；2. 提供详尽的PPT和视频教程，学习资源丰富；3. 持续更新，紧跟AI技术前沿 No 4. Demystifying Diffusion Models：深入浅出地解析扩散模型的奥秘，让复杂的AI图像生成技术变得通俗易懂。亮点：1. 从基础概念到高级数学，逐步深入，适合不同层次的读者；2. 提供完整的代码实现，帮助读者快速上手；3. 涵盖从U-Net到VAE的多种核心组件，内容丰富 No 5. Cursor的Chat， Composer， Agent三种模式怎么选 No...
No 1. Group Relative Policy Optimization (GRPO)详解：深度强化学习中的高效策略优化算法。亮点：1. 通过分组采样和归一化奖励，提升策略学习的稳定性和效率；2. 使用截断概率比，防止策略更新过激，保护已学习的良好行为；3. 在CartPole等经典任务中表现出色，训练效率大幅提升 No 2. [2.4k星]Data Formulator：Microsoft开源的免代码数据分析工具，用AI魔法棒点亮数据可视化！只需简单几步，就能将复杂数据变成精美图表。亮点：1. 结合UI交互与自然语言，零门槛上手；2. 支持本地运行与GitHub Codespaces快速部署；3. 提供数据挑战，激发无限创意 No 3. 学AI怎么打好数学基础？ No 4. DeepSeek-R1(全量版)候选平台汇总（2.6版）： 1、英伟达NIM：http://t.cn/A63Hb85B ...... No 5. [7.5k星]tiny-gpu：从零开始学习GPU架构的极简Verilog设计。亮点：1. 仅用15个文件实现完整GPU架构；2....
No 1. [161星]Train LLM From Scratch：从零开始训练自己的大型语言模型。亮点：1. 提供从下载数据到生成文本的完整流程；2. 仅需单个GPU即可训练高达20亿参数的模型；3. 详细教程和代码，轻松上手 No 2. Transformers from Scratch：从零开始构建Transformer模型，带你深入理解自然语言处理的核心技术！亮点：1. 从基础概念到完整架构，逐步解析Transformer的每一个细节；2. 结合矩阵运算、注意力机制等关键知识点，深入浅出；3. 提供丰富的代码实现和资源链接，助力快速上手 No 3. [4.9k星]强化学习数学基础：一本面向强化学习的数学基础教材，帮助读者深入理解强化学习的核心概念和算法。亮点：1. 数学推导与通俗讲解相结合，适合初学者和进阶者；2. 提供丰富的代码实现和教学视频，便于学习和实践 No 4. 斯坦福大学 CS229 机器学习 Andrew Ng 完整讲义（227页）：概述了从监督学习、深度学习到无监督学习和强化学习的各种机器学习主题...