Hands-On Large Language Models
✨O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方代码库,包含12章核心内容与Bonus章节,涵盖Tokens、Transformer、RAG、微调等主题。提供300+插图与可运行的Jupyter Notebook,支持Colab与本地环境。
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包含93+个生产级示例的综合AI工程资源库,提供LLM应用、RAG系统、AI Agent开发及MCP协议的深度教程与可运行代码实现,覆盖从初级到高级的完整学习路径。
汇总大模型长思维链(Long-CoT)推理领域的精选资源,包括前沿论文、开源代码实现及训练数据集,追踪Long-CoT技术的最新进展与应用范式。
一个关于构建和评估通过可执行语言建模的语言模型代理的论文集合,涵盖LLM代码生成、代理工具使用、网络接地和机器人等多个研究领域。
一个专注于自主智能体研究的论文集合,涵盖基于强化学习和基于大型语言模型两大研究方向,帮助研究者快速了解领域前沿。
一个精选的结合大语言模型的具身AI或机器人研究列表,追踪该领域的最新研究成果和进展。
一个精心策划的Azure OpenAI和大型语言模型(LLM)资源库,包含应用框架、工具、最佳实践和研究论文。
一个总结使用强化训练开源大语言模型智能体的awesome列表,包含基础框架、通用/多任务、搜索/研究/网页、GUI和工具等类别的开源项目。
一个精选的资源集合,专注于检索增强生成(RAG)与推理在大型语言模型和智能体中的融合研究,包含学术论文、工具和实现方案。
这是一个收集基于大型语言模型(LLM)的智能体相关论文的资源库,主要基于"The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey"这篇86页的系统综述文章。
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