GitHub上线免费大语言模型学习课程，包含科学家和工程师双路径体系。科学家路径涵盖数据准备、模型微调等技术细节；工程师路径侧重应用开发，包括RAG系统构建、部署优化等。课程配套8个实用工具（如自动评估、一键合并模型等）降低学习门槛，并提供精选学习资料。作者同时推出付费书籍，但课程保持免费。该资源系统化整理了大模型学习路线，可节省学习者大量时间成本，适合不同基础的开发者进阶学习。

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只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

本文详细介绍了企业为何需要将大模型部署在本地（数据安全、业务定制化、离线使用），以及如何在低配置服务器（4核8G内存）上部署DeepSeek R1 1.5b模型。文章提供了从安装Ollama、配置服务到部署模型并集成Dify的完整步骤，使企业能够实现"离线也能用、调优更精准、安全无外流"的AI应用闭环。随着算力成本下降，大模型本地化部署将成为企业刚需。

本文详细解析了大模型的基石——Transformer架构，包括编码器和解码器的功能区别、位置编码的设计原理及三个重要假设。通过PyTorch源码，深入探讨了Transformer的实现细节，包括多头注意力机制、自注意力与交叉注意力的区别，以及残差连接如何保留位置信息。文章从理论到实践，帮助读者理解Transformer如何处理序列数据及其在大模型中的核心作用。

本文演示如何使用Claude Code的Sub-agents和自定义命令功能替代传统工作流工具，通过post-creator和post-reviewer两个Agent实现内容创作与审核的自动化流程。作者详细展示了工作流设计、执行过程，并测试了替换为Kimi K2模型的效果，证明Claude Code不仅能编程，还能实现复杂工作流编排，具有强大泛化能力。

《图解大模型》是由Jay Alammar和Maarten Grootendorst两位技术博主合著的大模型入门指南，基于其广受欢迎的"The Illustrated"系列技术图解文章。该书通过300多幅高质量插图，系统讲解了大模型原理、应用开发及微调训练，并附赠200道面试题和DeepSeek-R1解析等电子资源。中文版由AI创业者李博杰翻译，特别强化了"图解+实战"特色，适合具备Python基础

Java程序员面临严峻的就业危机，传统CRUD岗位因AI冲击大幅缩减。一名985毕业、6年大厂经验的Java开发者转型案例显示，单纯技术栈已不足够，需融合AI能力重构价值。通过系统学习大模型理论、应用开发及与Java技术的结合，他成功转型为大模型应用架构师，获得多个高薪offer。核心启示：Java开发者需升级为“工程+AI”复合型人才，利用大模型提升开发效率（如智能代码生成、日志分析），并专注企

AI智能体是能够感知环境、自主决策并采取行动以实现特定目标的计算系统，具有感知、决策、行动、自主性和学习能力等特点。根据复杂度可分为简单、复杂和软件智能体；根据功能可分为反应式、基于模型、学习型及多智能体系统。广泛应用于游戏、机器人、虚拟助手和自动化系统等领域。

ShizhenGPT是全球首个覆盖望闻问切全模态的中医大模型，基于超300GB多模态数据预训练，实现舌象、脉象等信号的智能感知与统一推理。该模型在中医资格考试中表现优异，超越多数同级模型，首次验证了中医脉象、嗅觉等传统诊断信号的科学性和可建模性，为中医AI发展带来突破性进展。