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堆友堆友是Alibaba Design打造的设计师全成长周期服务平台，围绕品质、效率、技能、成就、收入五大用户价值布局平台能力，全力服务设计师，旨在成为设计师的好朋友。 堆友历经大厂设计师团队多轮打磨雕刻，集海量高品质3D素材、实时在线渲染、多元场景功能应用、轻便好学易上手等多重优势于一身的设计神器，更自带免费可商用属性，为专业设计师、运营工友、学生小白、社交达人提供了一个零成本的在线设计站点和资源库。
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Claude Code（Projects 多智能体）Claude Code 是 Anthropic 公司推出的面向软件开发者的 AI 编程代理工具，以命令行界面（CLI）形式运行，可直接在终端中与代码库进行深度交
Building Effective AI Agents — Anthropic 官方 Agent 构建实践指南Anthropic 官方发布的 Agent 构建实践指南，基于与数十个团队合作开发 LLM Agent 的一手经验总结。核心观点：最成功的实现使用简单、可组合的模式而非复杂框架。指南覆盖：Agent 与工作流的选型决策（何时用 Workfl
Microsoft AI Agents for Beginners微软官方出品的 AI Agent 入门课程，共 12 节，涵盖构建 AI Agent 的全部基础知识。课程使用 Microsoft Agent Framework 与 Azure AI Foundry Agent Service V2，包含
Full Stack Deep Learning (FSDL) — 全栈深度学习实战Full Stack Deep Learning 是由 UC Berkeley 推出的生产级机器学习课程，覆盖 ML 项目完整生命周期：问题定义、数据标注与管理、模型训练与实验追踪、测试与评估、部署与监控、持续迭代。课程由 Pieter A
A2A: The Agent2Agent Protocol — Agent 间通信协议实战本课程由 DeepLearning.AI 与 Google Cloud、IBM Research 联合推出，系统讲解 Google 于 2025 年 4 月发布并捐赠给 Linux 基金会的 Agent2Agent (A2A) 开放协议。课
Build a Large Language Model (From Scratch)Sebastian Raschka（前 Lightning AI 首席科学家）撰写的 Manning 出版社官方书籍，配套 GitHub 开源代码仓库 (rasbt/LLMs-from-scratch)。从零开始，用 PyTorch 一步步
LLM Visualization — 交互式 Transformer 架构 3D 可视化Brendan Bycroft 开发的交互式 3D 网页应用，以逐层动画的方式展示 GPT 类大语言模型的完整 Transformer 推理流程。从输入 token 的嵌入向量开始，逐步展示注意力机制（包括 Query/Key/Value
UC Berkeley CS 294/194-196: Large Language Model Agents伯克利大学开设的 LLM Agents 专题课程，系统讲授大语言模型智能体的核心概念与技术栈。课程涵盖推理与规划、工具使用与函数调用、多智能体协作、记忆与检索增强生成（RAG）、安全与对齐等关键主题。由 Dawn Song 等教授主讲，每期
Andrej Karpathy — Neural Networks: Zero to HeroAndrej Karpathy（前 OpenAI 研究员、特斯拉 AI 总监）出品的系列视频教程，从零开始构建神经网络。从微积分和反向传播的数学原理讲起，逐步实现 micrograd（自动微分引擎）、makemore（字符级语言模型），再到
动手学深度学习 (Dive into Deep Learning) — 中文版李沐等人合著的中文深度学习权威教材，CNN/RNN/Transformer/GAN全覆盖，多框架实现，B站有配套视频，国内深度学习入门首选。
通往 AGI 之路"通往 AGI 之路" 是一个全面的人工智能知识库，旨在为用户提供从基础入门到前沿应用的全方位学习资源。我们致力于帮助用户了解人工智能的最新动态、技术应用和未来趋势，同时激发他们利用 AI 实现个人和职业发展的潜力。
Prompt Engineering本指南分享了从大型语言模型（有时称为 GPT 模型）中（例如 GPT-4）获得更好结果的策略和战术。此处描述的方法有时可以组合使用以获得更好的效果。我们鼓励动手操作以找到最适合您的方法。
text-generation-webuitext-generation-webui 是一款开源的大语言模型 Web 界面工具，使用 Python（Gradio）构建，俗称「oobabooga」，支持在
Recursive Flint（40B 本地编码模型）Recursive 开源的 400 亿参数 MoE 编码模型，每 token 激活 2.5B，主打笔记本与工作站本地跑 agentic coding。
EmbeddingGemma 2（开源多模态嵌入模型）Google 2026 年 10 月 6 日发布的开源嵌入模型：740M 参数、Apache 2.0，把文本、代码、图像、音频、视频映射到同一个 768 维向量空间。
Gemini agent（Google 通用工作智能体）Google Cloud 2026 年 10 月 8 日发布的通用工作 Agent：编排子 Agent、按任务路由模型，带企业级身份、审计与花费管控。
