面向中文用户的 Linux 环境大模型实战教程，手把手教你在本地微调（全参数/LoRA）和部署国内外开源 LLM 与多模态模型。

汇集大模型技术原理与实战经验的开源知识库，覆盖训练、推理、部署和工程化落地全流程，适合系统学习大模型应用开发。

面向零基础开发者的大模型应用开发教程，手把手带你用 LangChain 搭建 RAG 应用，从调用 API 到构建知识库问答系统。

从零开始手把手教你构建大模型的开源教程，覆盖预训练、微调、RAG 与 Agent 等关键环节，适合想系统入门 LLM 原理与实践的开发者。

从 NLP 基础一路讲到 LLM 微调与部署的算法全栈教程，覆盖 BERT、LLaMA、LoRA 等内容，适合系统入门大模型。

用 PEFT 和 LoRA 对 Falcon、Llama、Llama2 等大模型做低成本微调的实战教程合集，以 Jupyter Notebook 形式提供可直接跑通的训练流程。

从零开始手把手教你构建 LLM 智能体的中文教程，覆盖 Agent 原理、RAG 等核心实践，适合入门与动手复现。

一套基于 Jupyter Notebook 的大模型实战教程和示例脚本，覆盖 LangChain、OpenAI、LlamaIndex、ChromaDB、Pinecone 等主流工具，帮你快速上手 LLM 应用开发。

一套端到端的代码实战教程，教你从原型一步步搭出可上线的 GenAI Agent，覆盖 LangGraph、MCP 等主流技术栈与企业级部署。

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。

一套从数据工程、模型训练到部署迭代的完整教程，帮你把机器学习项目做成可上线的生产级应用。

面向 AI 产品构建者的入门课程，教你用 Vibe Coding 方式借助 GPT、DeepSeek 等大模型和低代码工具快速做出产品。

用 Jupyter Notebook 逐个演示 RAG 系统的进阶技巧，从嵌入、检索到重排都有可运行教程，适合动手搭建和优化检索增强生成流程。

一本覆盖 LLM Agent 全流程的实战手册，提供 60+ 代码骨架、教程、生态指南和评测工具，帮你从零搭建、部署并理解智能体系统。

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。

面向大模型应用开发的 RAG 全栈实战教程，覆盖文本向量化、检索、重排与多模态等环节，手把手带你搭建检索增强生成系统。

开源的长时程 SuperAgent 运行框架，借助沙箱、记忆、工具、技能、子代理和消息网关，自动完成从研究、编码到内容创作的分钟级到小时级复杂任务。

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。

微软出品的 21 节生成式 AI 入门课程，用 Jupyter Notebook 带你从零理解大模型、提示工程和 ChatGPT 应用开发。

从零开始讲解 Harness 工程的入门教程，带你一步步搭建 AI Agent 的编排框架，理解 agentic 系统的核心机制。

一份 PyTorch 资源大全，把教程、论文、项目、社区等链接整理在一起，方便按图索骥找学习材料和参考实现。

从零手搓大模型全链路的教学项目，涵盖 Transformer、LLaMA、Qwen、RAG、Agent 和扩散模型，帮学习者拆开白盒子理解每个环节的实现细节。

Llama 官方示例手册，手把手教你在推理、微调、RAG 等场景中落地 Llama 系列模型，并覆盖多家云服务商的端到端方案。

给编码 Agent 用的代理和技能，让模型用「原始人式」极简表达回答，砍掉约 65% 的 token 消耗。

汇集土堆 PyTorch、李沐《动手学深度学习》、吴恩达深度学习和大模型 Agent 四套课程的中文笔记，适合系统入门深度学习与大模型应用开发。

基于 Langchain 和 ChatGLM、Qwen、Llama 等本地大模型搭建的知识库问答应用，支持 RAG 检索增强与 Agent 能力，可离线部署私有文档问答系统。

用 PyTorch 逐行复现 60 多篇深度学习经典论文，代码旁配注释讲解，涵盖 Transformer、优化器、GAN、强化学习等，适合边读论文边对照实现学习。

Model Context Protocol 官方 TypeScript SDK，用来快速搭建 MCP 服务端和客户端，让大模型应用以统一协议接入外部工具与数据源。

把 NumPy 风格的 Python 代码自动微分、向量化并 JIT 编译到 GPU/TPU，写起来像 NumPy，跑起来像高性能计算。

RWKV 是一种兼具 RNN 与 Transformer 优势的语言模型架构，支持像 GPT 一样并行训练，推理时线性时间、常量显存、无限上下文，无需 KV 缓存。

开源的个人 AI 助手，可本地离线运行，通过语音或文字对话帮你处理日程、查询信息、执行自动化任务。

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。

开源的 WorkBuddy 实战蓝皮书，用真实工作流教你上手 Skills、MCP、自动化和多智能体协作，适合想快速落地 AI 工作流的开发者。

一套面向应用 AI 的实战教程，用 Jupyter Notebook 讲透大模型微调、推理与量化，帮工程师把 LLM 真正跑起来。

一套基于 LangChain 的 RAG 应用构建教程与代码集合，覆盖从基础检索增强到 Agentic RAG 的完整实现路径，帮你快速搭出带检索能力的问答机器人。

汇集机器学习系统与大模型推理、训练、服务方向的顶会论文和工业实践，配视频教程，帮算法工程师系统补齐 AI Infra 知识。

基于 Spring Boot 3 和 Spring AI 的 Java AI 开发实战教程，带你实现 AI 恋爱大师应用和 ReAct 模式自主规划智能体，覆盖 RAG、向量数据库、Tool Calling、MCP 等核心技术。

LanceDB 官方的示例与教程合集，用向量检索搭配大模型，演示多模态 RAG、Agent 和微调等场景的落地写法。

Milvus 官方实战教程库，用 Jupyter Notebook 演示以图搜图、音频检索、分子搜索、视频分析和 RAG 问答等非结构化数据处理方案。

基于 LangGraph 的电商数仓智能问数 Agent，把自然语言转成 SQL 并流式展示查询结果，配套教程适合系统学习大模型应用落地。