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9小时前发布
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Claude Code 最佳实践 7 个习惯:先探索再计划、每步都要有检查,10 月 24 日实测版
AI教程
这篇 Claude Code 最佳实践指南来自 AI Parabellum 的 53 篇 Claude Code 教程系列第 20 篇,作者按 Anthropic 官方最佳实践指南,在一台 Mac 上用 Claude Code v2.1.309 与 Sonnet 5.5 实测了 5 个短提示,10 月 24 日成文。核心就一句话:给 Agent 一个清晰...
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15小时前发布
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Raschka 从零构建推理模型视频课:8 讲、11 小时,用 PyTorch 亲手实现评估、推理扩展、强化学习与蒸馏
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《Build a Large Language Model (From Scratch)》作者 Sebastian Raschka 放出了新书《Build a Reasoning Model (From Scratch)...
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LearnHarness:先摸清你哪里不懂,再由 AI 一步步把难概念教透,跨会话还记得你学到哪
开源软件
LearnHarness 是一款开源的 AI 学习工具,不直接甩给你一段讲解,而是先测出你在某个难概念上的理解断点,再由 AI 智能体按依赖...
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零基础转 AI 工程按这个顺序来:2026 路线图从视频、免费课到真实项目,难度都标好了
AI教程
零基础、又想在 2026 年往 AI 工程方向转,可以先收藏这份路线图:它不假设你有 AI 或机器学习背景,按「视频入门 → 书和长文 → 免费课 → 动手项目 → 评估与部署」给了一条默认顺序,每份资源都标了 1–10 的难度,1 是纯新手、7 是生产级深度。内容覆盖...
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AI Engineering from Scratch:523 课、20 阶段的免费 AI 工程课,10 月新版还附 6 卷 EPUB/PDF
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想系统学 AI 工程、又不想只抄几个调用 API 的 Demo,可以直接从这套免费开源课开始:2026.10 版共 523 课、20 个阶段,从数学基础、深度学习一路讲到大模型、Agent 与生产部署,每课都带可运行代码而不是只讲概念。它的路子是「手写一遍」:不用现成库包一层...
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想当 Agentic AI 工程师?先按这个顺序学:7 个阶段,每阶段都有一个证明项目
AI教程
作者的教训很直接:先抄框架教程做了一个会订假会议的智能体,换个模型就全垮了——因为底层没学,只学了最亮的那一层。这篇 10 月 23 日的路线文章给出的顺序是:扎实的 Python 与软件工程、LLM 基础与提示词、工具调用与结构化输出、检索与记忆、Agent 循环...
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