面向春招秋招的大模型面试知识库，用通俗方式讲清 LLM、RAG 和 Agent 核心概念，帮你在面试前快速补齐基础、和面试官聊得起来。

从 LLM 基础讲到用 LLMOps 最佳实践把 RAG 应用部署到 AWS 的实战手册，覆盖微调、评估与 ML 系统设计。

O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方配套代码，用 Jupyter Notebook 带你动手跑通大模型的分词、嵌入、提示工程、微调与 RAG 等核心环节。

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。

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 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。

面向零基础学习者的 LLM 入门指南，涵盖微调、RAG、GPT/Llama 等实战路线，帮助快速跟上大模型前沿技术。

实时全球情报仪表盘，用 AI 聚合新闻、监控地缘政治与基础设施动态，把分散信息整合进统一的态势感知界面。

基于 OpenTelemetry 的开源可观测性平台，把日志、指标和链路追踪集中到一处，提供 APM、分布式追踪和基础设施监控，帮团队快速定位线上问题。

一份免费的 AI 与 LLM 学习路线合集，把从深度学习基础到 RAG、Agent、提示工程的资料串成体系，适合想系统入门或补课的人按图索骥。

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。

开箱即用的浏览器沙箱 API，让 AI Agent 和应用直接调用无头浏览器完成网页自动化，省去自建基础设施的麻烦。

用角色扮演的方式编排多个自主 AI 智能体协作完成复杂任务，让每个智能体各司其职、像团队一样配合干活。

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。

一个免代码的 RAG 服务器，能随文档更新自动同步答案，支持 8 种向量数据库，基于 Pathway 构建。

Meshery 是一个云原生管理平台，用可视化方式统一管理 Kubernetes 和多集群基础设施，支持 GitOps、服务网格与 IaC 配置。

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。

统一接入 375 家模型供应商、1400+ 模型的 MIT 协议 AI 网关，配额感知自动降级，并用压缩省下 15-95% token，兼容 Claude Code、Cursor 等编码工具。

一段给 GPT-4 用的导师提示词，让模型按你的学习目标、深度和节奏定制个性化教学，适合自学或备课。

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。

在 LLaMA/Alpaca 基础上扩充中文词表并做中文增量预训练，提供可本地 CPU/GPU 部署的中文大模型及 LoRA 微调、量化方案。

用声明式 YAML 编排数据管道、基础设施、业务流程和 AI Agent 的开源控制平面，事件驱动、支持任意语言、可 Git 版本化，能扛住百万级执行。

给 AI Agent 提供持久化记忆的基础设施层，把对话和执行过程转成结构化状态，兼容任意 LLM，可直接接入现有数据设施，支持云上和本地部署。

冰霜之地的技术博客合集，深入拆解 Go、HTTP/2、密码学、算法与机器学习等源码，适合想系统啃底层实现和系统设计的工程师。

一个 Rust 写的全能 LLM 命令行工具，集成 Shell 助手、对话 REPL、RAG 和 AI Agent，统一接入 OpenAI、Claude、Gemini、Ollama 等多家模型。

开源生成式 UI 框架：智能体以流式输出布局数据，应用用 React、Angular、Flutter、SwiftUI 等原生组件实时渲染界面。

面向 AI 智能体的图原生上下文基础设施，用上下文图谱管理记忆与决策依据，让 AI 系统的行为可追溯、可问责。

面向 CI/CD 可靠性的开源智能体，接入 Datadog、Grafana、GitLab CI 等可观测性数据，自动定位流水线故障并给出修复建议。

开源音乐生成基础模型，用符号规划、零样本翻唱和智能体编辑从歌词生成完整歌曲，适合研究音乐生成与风格迁移。

统一评测语言模型少样本能力的框架，支持多种任务和模型，方便横向对比不同模型的性能表现。

面向 AI/ML 工作流的 Python 编排框架，用装饰器写 DAG，支持本地到 Kubernetes、多云部署，并带实验追踪和成本优化。

面向智能体的 RAG 检索引擎，把文档解析、知识编译和上下文管理整合成一套基础设施，帮 Agent 稳定拿到高质量检索结果。

让多模态大模型直接看屏幕、动鼠标键盘来操作电脑的框架，把自然语言指令变成实际的桌面自动化操作。

为小智 ESP32 语音助手提供后端服务，快速搭建设备控制服务器，集成 Dify 与 MCP 能力。

系统梳理 GPU 架构、CUDA 编程、大模型基础与 AI Agent 的入门知识库，帮开发者补齐 AI 基础设施底层原理。

用 TypeScript 编写和部署持久化 AI Agent 与后台工作流，自带调度、重试和编排能力，无需自己搭建任务队列和基础设施。

本地跑实时语音转文字，带流式识别、说话人分离和翻译，还兼容 OpenAI/Deepgram 接口，适合自建低延迟转写服务。

封神榜大模型是 IDEA 研究院开源的中文大模型体系，提供预训练模型、分布式训练和多模态能力，为中文 AIGC 与认知智能应用提供基础模型支撑。

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轻量级 LLM Agent 开发框架，提供工具调用、流程编排等基础组件，帮开发者快速搭建基于大模型的智能体应用。