从零用 PyTorch 一步步实现类 ChatGPT 大语言模型，覆盖注意力机制、预训练、指令微调全流程，适合边跑代码边理解 LLM 内部原理。
用 C# 编写的实验性 PlayStation 5 模拟器，支持 Windows 和 Linux，让玩家能在 PC 上运行 PS5 游戏。
用纯 C99 从零实现的 Kimi K3 推理引擎，单 CPU、8.24 GB 内存即可跑 2.78 万亿参数模型，不依赖 BLAS、框架或 GPU。
从零手写实现 AI 工程核心组件的实战课程，覆盖智能体、大模型、计算机视觉与深度学习，边学边构建可交付的项目。
面向 LLM、RAG 和真实 AI Agent 应用的深度教程合集，用 Jupyter Notebook 带你从原理到落地跑通完整案例。
用纯 Rust 从零实现的 PDF 阅读与编辑工具，可打开、查看并修改 PDF 文档，适合需要轻量、高性能 PDF 处理能力的场景。
用 Zig 从零编写的无头浏览器，专为 AI 和自动化场景设计，兼容 CDP 协议，可替代 Playwright、Puppeteer 驱动网页抓取与 Agent 任务。
50 多个生成式 AI Agent 教程与实现，从基础对话机器人到复杂多智能体系统，帮你快速上手并复现各类 Agent 技术方案。
用 PyTorch 从零实现的轻量级 vLLM，代码精简易读，适合学习大模型推理引擎的调度、KV Cache 和 PagedAttention 等核心机制。
从下载数据到生成文本，手把手教你从零训练自己的大语言模型，适合想搞懂 LLM 训练全流程的开发者动手实践。
用纯 Rust 从零实现的开源非线性视频编辑器，支持多轨道剪辑与视频处理，适合想要轻量、高性能剪辑工具的用户。
把强化学习接到 LLM Agent 应用上的训练框架，让 Agent 能在真实任务中通过 RL 持续优化策略，配置简单、扩展灵活。
只需 Python 基础，就能跟着 Jupyter Notebook 从零手写 GLM4、Llama3、RWKV6 等大语言模型，边写代码边吃透模型原理。
从零手写 AI Agent，用本地 LLM 跑通函数调用、记忆和 ReAct 循环，帮你真正搞懂 Agent 内部怎么运转，而不是只会调黑盒 API。
从零手写现代 LLM 的教学项目，逐行注释、用大白话讲解注意力机制与 GPT/Llama 结构，适合想搞懂大模型内部原理的人边看边练。
用约 5000 行 TypeScript/Python 从零复现 Claude Code 核心架构，分 11 章教程带你吃透 coding agent 的实现精髓。
用 PyTorch 从零手写实现 65 道大厂 ML/AI 面试真题，配 Jupyter Notebook、自动评分器和 MCP AI 导师，适合系统刷题备战机器学习面试。
用 NVIDIA Warp 和 Python 从零实现 3D 高斯泼溅，代码简洁，CPU/GPU 都能跑，适合边动手边学现代图形学。
用 600 行 TypeScript 从零实现一个迷你 pi-agent，帮你搞懂 agent 循环、工具调用和 LLM 编排的底层原理，适合边看边动手写自己的编码 Agent。
端到端重放 ChatGPT Plus/Team/Pro 订阅协议的逆向工具集，自带从零实现的 hCaptcha 视觉求解器，用于反欺诈机制实证研究。
用 C++/CUDA 从零实现的 LLM 推理引擎，除 I/O 外不依赖任何第三方库，适合学习推理底层或做轻量部署。
用 Rust 和 DataFusion 从零实现向量数据库，边写代码边学 HNSW、IVF 等近似最近邻检索原理，适合系统编程练手。
用 Python 从零实现的教学版 vLLM，帮助理解大模型推理引擎的调度与 KV Cache 机制，适合边读代码边学习。
从零手写的操作系统内核，用 C 和汇编实现，能跑起多种移植软件，适合折腾 OS 开发和学习内核原理。
从零实现的大模型蒸馏与推理服务引擎，包含自定义 Triton/CUDA 算子、FSDP 蒸馏、分页 KV 连续批处理、投机解码和 Rust 网关，适合研究推理加速与可解释性。
用 PyTorch 从零手写现代 LLM 架构、训练与推理的实战课程，配套可直接运行的 notebook，适合边跑边学大模型原理。
27 章手把手教程，用 Python 从零搭建自主 AI Agent，覆盖 Agent 循环、工具系统、记忆、技能、MCP 与自进化。