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
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
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
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
Full Stack DL 团队出品的 LLM 集训营,涵盖 LLM API 使用、RAG、Agent、微调和评估,适合有 ML 基础的开发者。
Cohere 官方 LLM 大学课程,覆盖 LLM 基础、RAG、嵌入向量、分类、Prompt 工程等,结构清晰,配有实战练习。
官方出品,系统学习 Transformers、Tokenizers、微调 LLM、RLHF,内容持续更新。
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