2026年5月30日
学习从头开始使用C++和CUDA构建高性能LLM推理引擎，涵盖从safetensors到PagedAttention的所有内容。
探索 MiniMind-O，这是一个微型 0.1B 参数的 Omni 模型，具备听、看、说能力，专为全栈透明度和本地训练而设计。
别再把大语言模型（LLM）当作黑盒了。这份详尽的指南将带你通过带有完整注释的代码，从零开始构建一个现代的 LLaMA 风格语言模型。
发掘 40 个久经沙场的 OpenClaw AI 代理用例，自动化你的工作与生活。从中国生态集成如飞书、钉钉、企业微信机器人，到全球场景如内容创作、DevOps 自愈服务器、多代理团队。新手友好，包含复制粘贴提示词、设置指南和难度评级。今天就将 OpenClaw 转变为你的 24/7 AI 员工！
发现「Teaching Boyfriend LLM」——终极 GitHub 仓库，包含 70+ 份中文 PDF 讲义，覆盖 LLM 基础、微调、RLHF、RAG、Agents、推理优化，以及前沿模型如 DeepSeek R1、Qwen3、Llama3。完美适合开发者、学生和 AI 工程师，从零到专家的系统路径。按主题组织，清晰难度评级和学习进度。
想寻找实用的 OpenClaw 应用方式吗？我们的 Awesome OpenClaw Use Cases 仓库是一个集实战自动化脚本、生产力提升方案与 AI 驱动工作流于一体的全能资源。从社交媒体摘要到多代理内容生产工厂，列表涵盖各类场景。了解如何贡献、浏览分类，并掌握相关技能的安全注意事项。无论你是开发者、企业主，还是自动化爱好者，本指南将帮助你充分释放 OpenClaw 的潜能。
Discover the Android AI Sample Catalog – a free, open‑source collection of cutting‑edge AI demos that showcase Gemini, Imagen, and on‑device GenAI models. Learn how to set up Firebase, run the app in Android Studio, and explore a variety of sample functionalities from image generation to video summarization. Whether you’re a developer looking to prototype quickly or a hobbyist curious about generative AI, this guide walks you through getting started, sample highlights, and best practices for contributing and extending the catalog.
发现安德烈·卡尔帕提（Andrej Karpathy）为使用 Claude LLM 编码而设的四原则指南。了解如何在编码前先思考、避免过度工程、实施精准修改、执行目标驱动循环。文章深入阐述每项原则，提供实用安装说明，并展示如何将规则添加到自己的项目中，以实现更干净、更可靠的代码。适合想在保持可维护性与清晰度的同时，充分利用 LLM 的开发者。
深入探索“Best-of-ML-Python”——这份精心整理的合集，收录了900多个优秀的开源Python机器学习库并进行了细致排名。该列表每周更新，是开发者、研究人员和数据科学家不可多得的宝贵资源，助您在各类机器学习领域（包括框架、数据可视化、自然语言处理、图像处理等）中找到高质量的工具。您将发现TensorFlow、PyTorch、scikit-learn以及Hugging Face的Transformers等顶尖项目，每个项目都根据其独特的“项目质量得分”进行了评估。无论您是正在开发、学习还是优化现有模型，这份精选资源都能帮助您精准定位对机器学习工作最行之有效的库。我们同样欢迎您的贡献，以确保列表的实时性和全面性。
探索一个非凡的GitHub代码库，其中汇集了来自OpenAI、Anthropic、Google等众多大型语言模型（LLM）服务的“泄露”系统提示。这个开源项目提供了一个独特的机会，让人们了解指导领先AI模型运作的底层指令，从而洞察其运行机制和潜在偏见。发现这些提示如何塑造AI行为，并为围绕AI透明度和发展的更广泛讨论做出贡献。无论是开发者、研究人员还是AI爱好者，都能从中获益。
欢迎探索 AI 工程中心，这是一个详尽的 GitHub 资源库，提供关于大型语言模型 (LLM)、检索增强生成 (RAG) 和 AI 智能体的深度教程及实际应用。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，这里都能为您实施、调整和扩展 AI 项目提供宝贵的资源。探索实用范例，加入充满活力的社区，并在飞速发展的 AI 工程领域保持领先。从多模态 RAG 到智能体工作流，这里有助您提升 AI 开发技能的代码和深度见解。
深入探索DAIR.AI出品的权威开源提示工程指南，该指南涵盖了从入门概念到优化大型语言模型（LLMs）的高级技巧等丰富资源。无论您是研究人员还是开发者，只要想深入理解并高效利用LLMs，都能从中找到所需的论文、讲座、编程实例和实践案例。了解如思维链（Chain-of-Thought）、检索增强生成（RAG）等方法，助您提升AI应用效能。加入数百万学习者的行列，利用这个持续更新、社区驱动的资源，提升您的LLM技能。