[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-Lordog--dive-into-llms":3,"similar-Lordog--dive-into-llms":84},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":18,"owner_location":19,"owner_email":20,"owner_twitter":20,"owner_website":20,"owner_url":21,"languages":22,"stars":27,"forks":28,"last_commit_at":29,"license":20,"difficulty_score":30,"env_os":31,"env_gpu":32,"env_ram":33,"env_deps":34,"category_tags":41,"github_topics":20,"view_count":44,"oss_zip_url":20,"oss_zip_packed_at":20,"status":45,"created_at":46,"updated_at":47,"faqs":48,"releases":79},1118,"Lordog\u002Fdive-into-llms","dive-into-llms","《动手学大模型Dive into LLMs》系列编程实践教程","dive-into-llms是一个面向大模型学习与实践的开源教程项目，通过编程实验帮助用户系统掌握语言模型的核心技术。教程涵盖模型微调、提示学习、知识编辑、数学推理、模型水印、越狱攻击等主题，并新增GUI Agent、大模型对齐等前沿方向，内容覆盖大模型开发全流程。项目基于上海交通大学课程讲义拓展而成，属于公益性质的免费资源，适合希望入门大模型技术的开发者、研究人员及学生。教程提供课件、实验手册和代码示例，支持国产化实践（如华为昇腾社区合作），通过动手实践帮助用户快速理解大模型原理与应用。项目采用开放协作模式，欢迎社区贡献与反馈，为AI学习者提供可信赖的实践平台。","\u003Cp align=\"center\">\n\u003Ch1 align=\"center\">《动手学大模型》系列编程实践教程\u003C\u002Fh1>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \t\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fversion-v0.1.0-blue\">\n      \u003Cimg alt=\"version\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fversion-v0.1.0-blue?color=FF8000?color=009922\" \u002F>\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca >\n       \u003Cimg alt=\"Status-building\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FStatus-building-blue\" \u002F>\n  \t\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca >\n       \u003Cimg alt=\"PRs-Welcome\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-Welcome-red\" \u002F>\n  \t\u003C\u002Fa>\n   \t\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fstargazers\">\n       \u003Cimg 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Updates\n\n2025\u002F06\u002F06  感谢各位朋友们的关注和积极反馈！我们从以下两个方面对本教程进行了更新：\n\n- [x] 上线国产化《大模型开发全流程》公益教程（含PPT、实验手册和视频），此处特别感谢华为昇腾社区的支持！\n- [x] 在原系列编程实践教程的基础上进行内容更新，并增加了新的主题（数学推理、GUI Agent、大模型对齐、隐写术等）！\n\n## 🎯 项目动机\n\n《动手学大模型》系列编程实践教程，由上海交通大学《自然语言处理前沿技术》（NIS8021）、《人工智能安全技术》课程（NIS3353）讲义拓展而来（教师：[张倬胜](https:\u002F\u002Fbcmi.sjtu.edu.cn\u002Fhome\u002Fzhangzs\u002F)），旨在提供大模型相关的入门编程参考。本教程属公益性质、完全免费。通过简单实践，帮助同学们快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究。\n\n## 📚 教程目录\n\n| 教程内容         | 简介                                                         | 地址                                                         |\n| ---------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |\n| 微调与部署       | 预训练模型微调与部署指南：想提升预训练模型在指定任务上的性能？让我们选择合适的预训练模型，在特定任务上进行微调，并将微调后的模型部署成方便使用的Demo！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter1\u002Fdive-into-llm.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter1\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter1\u002Fdive-tuning.ipynb)] |\n| 提示学习与思维链 | 大模型的API调用与推理指南：“AI在线求鼓励？大模型对一些问题的回答令人大跌眼镜，但它可能只是想要一句「鼓励」” | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter2\u002Fdive-into-prompting.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter2\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter2\u002Fdive-prompting.ipynb)] |\n| 知识编辑         | 语言模型的编辑方法和工具：想操控语言模型在对指定知识的记忆？让我们选择合适的编辑方法，对特定知识进行编辑，并将对编辑后的模型进行验证！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter3\u002Fdive_edit_0410.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter3\u002FREADME.md)]  [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter3\u002Fdive_edit.ipynb)] |\n| 数学推理         | 如何让大模型学会数学推理？让我们快速蒸馏一个迷你R1！         | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter4\u002Fmath.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter4\u002FREADME.md)]  [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter4\u002Fsft_math.ipynb)] |\n| 模型水印         | 语言模型的文本水印：在语言模型生成的内容中嵌入人类不可见的水印 | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter5\u002Fwatermark.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter5\u002FREADME.md)]  [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter5\u002Fwatermark.ipynb)] |\n| 越狱攻击         | 想要得到更好的安全，要先从学会攻击开始。让我们了解越狱攻击如何撬开大模型的嘴！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter6\u002Fdive-Jailbreak.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter6\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter6\u002Fdive-jailbreak.ipynb)] |\n| 大模型隐写       | “看不见的墨水”！想让大模型在流畅回答的同时，悄悄携带只有“自己人”能识别的信息吗？大模型隐写告诉你！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter7\u002Fstega.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter7\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter7\u002Fllm_stega.ipynb)] |\n| 多模态模型       | 作为能够更充分模拟真实世界的多模态大语言模型，其如何实现更强大的多模态理解和生成能力？多模态大语言模型是否能够帮助实现AGI？ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter8\u002Fmllms.pdf)]  [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter8\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter8\u002Fmllms.ipynb)] |\n| GUI智能体        | 想要饭来张口、解放双手？那么让我们一起来让AI Agent替你点外卖、回消息、购物比价吧！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter9\u002FGUIagent.pdf)]  [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter9\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter9\u002FGUIagent.ipynb)] |\n| 智能体安全       | 大模型智能体迈向了未来操作系统之旅。然而，大模型在开放智能体场景中能意识到风险威胁吗？ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter10\u002Fdive-into-safety.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter10\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter10\u002Fagent.ipynb)] |\n| RLHF安全对齐     | 基于PPO的RLHF实验指南：本教程”十分危险“，阅读后请检查你的大模型是否在冷笑。 | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter11\u002FRLHF.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter11\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter11\u002FRLHF.ipynb)] |\n\n\n\n## 🔥 新上线：国产化《大模型开发全流程》\n\n- **✨ 我们联合华为昇腾推出的《大模型开发全流程》公益教程正式上线！前沿技术+代码实践，手把手带你玩转AI大模型 ✨**: \n\n  在《动手学大模型》原系列教程的基础上，我们联合华为开发了《大模型开发全流程》系列课程。本系列教程基于昇腾基础软硬件开发，覆盖PPT、实验手册、视频等教程形式。该教程分为初级、中级、高级系列，面向不同的大模型实践需求，旨在将前沿技术通过代码实践的方式，为相关研究者、开发者由浅入深地提供快速上手、应用昇腾已支持模型和全新模型迁移调优的全流程开发指南。\n  \n- **🚀 前往昇腾社区探索《大模型开发全流程》系列课程**： \n  \n  👉《[大模型开发学习专区](https:\u002F\u002Fwww.hiascend.com\u002Fedu\u002Fgrowth\u002Flm-development#classification-floor-1)》@ 昇腾社区 👈 \n  \n- **✨ 课程内容展示 ✨**\n\n  \u003C!-- \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_f998e2a564c3.jpg\" width=\"300\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_80ae27037bf5.png\" width=\"300\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_30c1f3cc3bdd.png\" width=\"300\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_b0d143cae150.png\" width=\"300\"\u002F> -->\n\n\u003Cp align = \"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_f998e2a564c3.jpg\" width=\"48%\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_80ae27037bf5.png\" width=\"48%\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_30c1f3cc3bdd.png\" 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[何志威](https:\u002F\u002Fzwhe99.github.io)、[杜巍](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=tFYUBLkAAAAJ&hl=en)、[赵皓东](https:\u002F\u002Fdongdongzhaoup.github.io\u002F)、[吴宗儒](https:\u002F\u002Fzrw00.github.io\u002F)、[吴铮](https:\u002F\u002Fwuzheng02.github.io\u002F)、[董凌众](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLZ-Dong)、[张玉龙](https:\u002F\u002Faslan-yulong.github.io\u002F)\n\n- 新加坡国立大学：[费豪](http:\u002F\u002Fhaofei.vip\u002F)\n\n**《大模型开发全流程》系列教程开发团队：**\n\n- 上海交通大学：[张倬胜](https:\u002F\u002Fbcmi.sjtu.edu.cn\u002Fhome\u002Fzhangzs\u002F)、[刘功申](https:\u002F\u002Finfosec.sjtu.edu.cn\u002FDirectoryDetail.aspx?id=75)、[陈星宇](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=d-dNtjrMJ5YC&hl=en)、[程彭洲](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=qxnwzDUAAAAJ&hl=en)、[董凌众](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLZ-Dong)、 [何志威](https:\u002F\u002Fzwhe99.github.io)、[鞠天杰](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=f8PPcnoAAAAJ&hl=en)、[马欣贝](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=LpUi3EgAAAAJ&hl=zh-CN&oi=ao)、 [吴铮](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?hl=zh-CN&user=qBM1UbUAAAAJ&view_op=list_works&gmla=AIfU4H6PG9JyjRub6BYIIZ4isQE7MBAM3Eoec6OJfX4z_8-pOE8bI1Wgdo3XL5qOZWR3U-h-lIP2q0zXt5gzyFKMSg7MNnBBWLv5d1IVG30UANczTP0)、[吴宗儒](https:\u002F\u002Fzrw00.github.io\u002F)、[闫子赫](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=O2YfSHoAAAAJ&hl=zh-CN)、[姚杳](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=tLMP3IkAAAAJ)、[袁童鑫](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog)、[赵皓东](https:\u002F\u002Fdongdongzhaoup.github.io\u002F);\n\n- 华为昇腾社区：ZOMI、谢乾、程黎明、楼梨华、焦泽昱\n\n## 🌟 Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_4dc6624fef59.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#Lordog\u002Fdive-into-llms&Date)\n","\u003Cp align=\"center\">\n\u003Ch1 align=\"center\">《动手学大模型》系列编程实践教程\u003C\u002Fh1>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \t\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fversion-v0.1.0-blue\">\n      \u003Cimg alt=\"version\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fversion-v0.1.0-blue?color=FF8000?color=009922\" \u002F>\n    \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca >\n       \u003Cimg alt=\"Status-building\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FStatus-building-blue\" \u002F>\n  \t\u003C\u002Fa>\n  \u003Ca >\n       \u003Cimg alt=\"PRs-Welcome\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-Welcome-red\" \u002F>\n  \t\u003C\u002Fa>\n   \t\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fstargazers\">\n       \u003Cimg alt=\"stars\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\" \u002F>\n  \t\u003C\u002Fa>\n  \t\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fnetwork\u002Fmembers\">\n       \u003Cimg alt=\"FORK\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002FLordog\u002Fdive-into-llms?color=FF8000\" \u002F>\n  \t\u003C\u002Fa>\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fissues\">\n      \u003Cimg alt=\"Issues\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002FLordog\u002Fdive-into-llms?color=0088ff\"\u002F>\n    \u003C\u002Fa>\n    \u003Cbr \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"#项目动机\">项目动机\u003C\u002Fa>\u002F\n  \u003Ca href=\"#教程目录\">教程目录\u003C\u002Fa>\u002F\n  \u003Ca href=\"#贡献者列表\">贡献者列表\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 💡 Updates\n\n2025\u002F06\u002F06 感谢各位朋友们的关注和积极反馈！我们从以下两个方面对本教程进行了更新：\n\n- [x] 上线国产化《大模型开发全流程》公益教程（含PPT、实验手册和视频），此处特别感谢华为昇腾社区的支持！\n- [x] 在原系列编程实践教程的基础上进行内容更新，并增加了新的主题（数学推理、GUI Agent、大模型对齐、隐写术等）！\n\n## 🎯 项目动机\n\n《动手学大模型》系列编程实践教程，由上海交通大学《自然语言处理前沿技术》（NIS8021）、《人工智能安全技术》课程（NIS3353）讲义拓展而来（教师：[张倬胜](https:\u002F\u002Fbcmi.sjtu.edu.cn\u002Fhome\u002Fzhangzs\u002F)），旨在提供大模型相关的入门编程参考。本教程属公益性质、完全免费。通过简单实践，帮助同学们快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究。\n\n## 📚 教程目录\n\n| 教程内容         | 简介                                                         | 地址                                                         |\n| ---------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |\n| 微调与部署       | 预训练模型微调与部署指南：想提升预训练模型在指定任务上的性能？让我们选择合适的预训练模型，在特定任务上进行微调，并将微调后的模型部署成方便使用的Demo！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter1\u002Fdive-into-llm.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter1\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter1\u002Fdive-tuning.ipynb)] |\n| 提示学习与思维链 | 大模型的API调用与推理指南：“AI在线求鼓励？大模型对一些问题的回答令人大跌眼镜，但它可能只是想要一句「鼓励」” | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter2\u002Fdive-into-prompting.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter2\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter2\u002Fdive-prompting.ipynb)] |\n| 知识编辑         | 语言模型的编辑方法和工具：想操控语言模型在对指定知识的记忆？让我们选择合适的编辑方法，对特定知识进行编辑，并将对编辑后的模型进行验证！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter3\u002Fdive_edit_0410.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter3\u002FREADME.md)]  [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter3\u002Fdive_edit.ipynb)] |\n| 数学推理         | 如何让大模型学会数学推理？让我们快速蒸馏一个迷你R1！         | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter4\u002Fmath.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter4\u002FREADME.md)]  [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter4\u002Fsft_math.ipynb)] |\n| 模型水印         | 语言模型的文本水印：在语言模型生成的内容中嵌入人类不可见的水印 | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter5\u002Fwatermark.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter5\u002FREADME.md)]  [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter5\u002Fwatermark.ipynb)] |\n| 越狱攻击         | 想要得到更好的安全，要先从学会攻击开始。让我们了解越狱攻击如何撬开大模型的嘴！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter6\u002Fdive-Jailbreak.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter6\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter6\u002Fdive-jailbreak.ipynb)] |\n| 大模型隐写       | “看不见的墨水”！想让大模型在流畅回答的同时，悄悄携带只有“自己人”能识别的信息吗？大模型隐写告诉你！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter7\u002Fstega.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter7\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter7\u002Fllm_stega.ipynb)] |\n| 多模态模型       | 作为能够更充分模拟真实世界的多模态大语言模型，其如何实现更强大的多模态理解和生成能力？多模态大语言模型是否能够帮助实现AGI？ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter8\u002Fmllms.pdf)]  [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter8\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter8\u002Fmllms.ipynb)] |\n| GUI智能体        | 想要饭来张口、解放双手？那么让我们一起来让AI Agent替你点外卖、回消息、购物比价吧！ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter9\u002FGUIagent.pdf)]  [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter9\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter9\u002FGUIagent.ipynb)] |\n| 智能体安全       | 大模型智能体迈向了未来操作系统之旅。然而，大模型在开放智能体场景中能意识到风险威胁吗？ | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter10\u002Fdive-into-safety.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter10\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter10\u002Fagent.ipynb)] |\n| RLHF安全对齐     | 基于PPO的RLHF实验指南：本教程”十分危险“，阅读后请检查你的大模型是否在冷笑。 | [[课件](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter11\u002FRLHF.pdf)] [[教程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter11\u002FREADME.md)] [[脚本](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Ftree\u002Fmain\u002Fdocuments\u002Fchapter11\u002FRLHF.ipynb)] |\n\n\n\n## 🔥 新上线：国产化《大模型开发全流程》\n\n- **✨ 我们联合华为昇腾推出的《大模型开发全流程》公益教程正式上线！前沿技术+代码实践，手把手带你玩转AI大模型 ✨**: \n\n  在《动手学大模型》原系列教程的基础上，我们联合华为开发了《大模型开发全流程》系列课程。本系列教程基于昇腾基础软硬件开发，覆盖PPT、实验手册、视频等教程形式。该教程分为初级、中级、高级系列，面向不同的大模型实践需求，旨在将前沿技术通过代码实践的方式，为相关研究者、开发者由浅入深地提供快速上手、应用昇腾已支持模型和全新模型迁移调优的全流程开发指南。\n  \n- **🚀 前往昇腾社区探索《大模型开发全流程》系列课程**： \n  \n  👉《[大模型开发学习专区](https:\u002F\u002Fwww.hiascend.com\u002Fedu\u002Fgrowth\u002Flm-development#classification-floor-1)》@ 昇腾社区 👈 \n  \n- **✨ 课程内容展示 ✨**\n\n  \u003Cp align = \"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_f998e2a564c3.jpg\" width=\"48%\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_80ae27037bf5.png\" width=\"48%\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_30c1f3cc3bdd.png\" width=\"48%\"\u002F>\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_b0d143cae150.png\" width=\"48%\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n## 🙏 免责声明\n\n本教程所有内容仅仅来自于贡献者的个人经验、互联网数据、日常科研工作中的相关积累。所有技巧仅供参考，不保证百分百正确。若有任何问题，欢迎提交 Issue 或 PR。另本项目所用徽章来自互联网，如侵犯了您的图片版权请联系我们删除，谢谢。\n\n## 🤝 欢迎贡献\n\n本教程目前是一个正在进行中的项目，如有疏漏在所难免，欢迎任何的PR及issue讨论。\n\n## ❤️ 贡献者列表\n\n感谢以下老师和同学对本项目的支持与贡献：\n\n**《动手学大模型》系列教程开发团队**：\n\n- 上海交通大学：[张倬胜](https:\u002F\u002Fbcmi.sjtu.edu.cn\u002Fhome\u002Fzhangzs\u002F)、[袁童鑫](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog)、[马欣贝](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=LpUi3EgAAAAJ&hl=zh-CN&oi=ao)、 [何志威](https:\u002F\u002Fzwhe99.github.io)、[杜巍](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=tFYUBLkAAAAJ&hl=en)、[赵皓东](https:\u002F\u002Fdongdongzhaoup.github.io\u002F)、[吴宗儒](https:\u002F\u002Fzrw00.github.io\u002F)、[吴铮](https:\u002F\u002Fwuzheng02.github.io\u002F)、[董凌众](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLZ-Dong)、[张玉龙](https:\u002F\u002Faslan-yulong.github.io\u002F)\n\n- 新加坡国立大学：[费豪](http:\u002F\u002Fhaofei.vip\u002F)\n\n**《大模型开发全流程》系列教程开发团队：**\n\n- 上海交通大学：[张倬胜](https:\u002F\u002Fbcmi.sjtu.edu.cn\u002Fhome\u002Fzhangzs\u002F)、[刘功申](https:\u002F\u002Finfosec.sjtu.edu.cn\u002FDirectoryDetail.aspx?id=75)、[陈星宇](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=d-dNtjrMJ5YC&hl=en)、[程彭洲](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=qxnwzDUAAAAJ&hl=en)、[董凌众](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLZ-Dong)、 [何志威](https:\u002F\u002Fzwhe99.github.io)、[鞠天杰](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=f8PPcnoAAAAJ&hl=en)、[马欣贝](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=LpUi3EgAAAAJ&hl=zh-CN&oi=ao)、 [吴铮](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?hl=zh-CN&user=qBM1UbUAAAAJ&view_op=list_works&gmla=AIfU4H6PG9JyjRub6BYIIZ4isQE7MBAM3Eoec6OJfX4z_8-pOE8bI1Wgdo3XL5qOZWR3U-h-lIP2q0zXt5gzyFKMSg7MNnBBWLv5d1IVG30UANczTP0)、[吴宗儒](https:\u002F\u002Fzrw00.github.io\u002F)、[闫子赫](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=O2YfSHoAAAAJ&hl=zh-CN)、[姚杳](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=tLMP3IkAAAAJ)、[袁童鑫](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog)、[赵皓东](https:\u002F\u002Fdongdongzhaoup.github.io\u002F);\n\n- 华为昇腾社区：ZOMI、谢乾、程黎明、楼梨华、焦泽昱\n\n## 🌟 Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_readme_4dc6624fef59.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#Lordog\u002Fdive-into-llms&Date)","# dive-into-llms 快速上手指南\n\n## 环境准备\n- **系统要求**：Python 3.8+\n- **前置依赖**：\n  ```bash\n  python3\n  pip\n  PyTorch\u002FTensorFlow（根据教程选择）\n  Jupyter Notebook（推荐）\n  ```\n\n## 安装步骤\n1. 克隆仓库：\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\n   ```\n2. 安装依赖（推荐使用国内镜像）：\n   ```bash\n   pip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n   ```\n\n## 基本使用\n1. 启动Jupyter Notebook：\n   ```bash\n   cd dive-into-llms\n   jupyter notebook\n   ```\n2. 打开第一个实验：\n   - 微调与部署：`documents\u002Fchapter1\u002Fdive-tuning.ipynb`\n   - 提示学习：`documents\u002Fchapter2\u002Fdive-prompting.ipynb`\n   - 数学推理：`documents\u002Fchapter4\u002Fsft_math.ipynb`","某高校自然语言处理课程组在设计课程项目时，需要指导学生通过实践掌握大模型技术。学生团队需完成从模型微调到安全攻防的全流程实践，但面临技术门槛高、实践指导不足的困境。\n\n### 没有 dive-into-llms 时  \n- 学生无法系统理解大模型微调、提示工程等核心概念，依赖零散的网络资料  \n- 缺乏可复现的实验流程，难以验证模型效果  \n- 对模型安全问题（如越狱攻击）缺乏直观认知  \n- 实践过程中遇到代码调试困难，无法快速定位问题  \n- 无法有效结合课程理论知识进行项目设计  \n\n### 使用 dive-into-llms 后  \n- 通过结构化教程掌握微调、提示学习等关键技术，完成模型部署Demo  \n- 使用可视化脚本快速验证模型效果，实验结果可直接用于课程报告  \n- 通过安全攻防案例深入理解模型漏洞，设计出包含安全防护的项目方案  \n- 教程内置调试指南帮助定位代码错误，节省大量调试时间  \n- 结合课程理论与实践案例，完成包含数学推理、隐写术等创新功能的项目  \n\n核心价值在于为大模型学习者提供从基础实践到安全攻防的完整学习路径，让复杂技术转化为可操作的课程项目。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLordog_dive-into-llms_77ab545e.png","Lordog","Tongxin Yuan","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FLordog_407003c7.jpg","Master currently focusing on Safety of LLM&Agent.","Shanghai Jiao Tong University","Shanghai, China",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog",[23],{"name":24,"color":25,"percentage":26},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",100,25577,3020,"2026-04-05T11:22:45",3,"Linux, macOS","需要 NVIDIA GPU，显存 8GB+，CUDA 11.7+","16GB+",{"notes":35,"python":36,"dependencies":37},"建议使用 conda 管理环境，首次运行需下载约 5GB 模型文件","3.8+",[38,39,40],"torch>=2.0","transformers>=4.30","accelerate",[42,43],"语言模型","其他",15,"ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:12:49.882493",[49,54,59,64,69,74],{"id":50,"question_zh":51,"answer_zh":52,"source_url":53},4675,"如何配置GPU显存以满足各章节教程的最低要求？","各章教程所需的最低GPU配置如下：\nCh1，微调与部署，BERT模型，参数\u003C1B，建议显存2G\nCh3，知识编辑，gpt2-xl，1.5B，建议显存4G\nCh4\u002FCh5\u002FCh6，模型水印，Baichuan-7B\u002FLlama-2-7b-chat-hf，建议显存16G\n若需降低显存要求，可使用llama.cpp进行模型量化。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fissues\u002F12",{"id":55,"question_zh":56,"answer_zh":57,"source_url":58},4676,"如何解决PyTorch安装为CPU版本导致的训练问题？","建议通过以下方式安装支持CUDA的PyTorch：\n1. 使用conda安装：配置conda镜像源后安装对应CUDA版本\n2. 手动安装：删除requirements.txt中的torch依赖，执行命令\npip3 install torch torchvision torchaudio -f https:\u002F\u002Fmirror.sjtu.edu.cn\u002Fpytorch-wheels\u002Fcu121\u002Ftorch_stable.html","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fissues\u002F11",{"id":60,"question_zh":61,"answer_zh":62,"source_url":63},4677,"gradio部署时如何解决缺少my-bert-model文件的问题？","修改app.py第10行的model_dir参数为'.\u002Fexperiments'，将训练好的模型文件夹重命名为my-bert-model即可。该路径需与模型文件结构一致，确保from_pretrained函数能正确读取本地文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fissues\u002F16",{"id":65,"question_zh":66,"answer_zh":67,"source_url":68},4678,"如何获取《大模型开发全流程》的实验手册？","实验手册的上线日程待定，建议关注官方公告。当前可尝试从昇腾社区课程中获取相关文档，或通过飞书链接下载：https:\u002F\u002Fnby1ut42mx.feishu.cn\u002Fdocx\u002FLuy4dbe4OoXqOzxUDlGcjnDpnuf","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fissues\u002F27",{"id":70,"question_zh":71,"answer_zh":72,"source_url":73},4679,"如何解决GitHub上PDF格式课程Slides无法打开的问题？","GitHub的PDF渲染不稳定，建议直接下载PDF文件后使用本地阅读器打开。可通过点击文件名或右键另存为获取文件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fissues\u002F15",{"id":75,"question_zh":76,"answer_zh":77,"source_url":78},4680,"evaluate包失效后如何获取相关文件？","在本地文件夹中已找到相关文件，建议直接从项目目录中查找。若需进一步帮助，可提供具体文件名或路径。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLordog\u002Fdive-into-llms\u002Fissues\u002F33",[80],{"id":81,"version":82,"summary_zh":20,"released_at":83},104591,"v1","2025-06-12T13:15:56",[85,96,104,117,125,133],{"id":86,"name":87,"github_repo":88,"description_zh":89,"stars":90,"difficulty_score":91,"last_commit_at":92,"category_tags":93,"status":45},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[94,95,42],"开发框架","Agent",{"id":97,"name":98,"github_repo":99,"description_zh":100,"stars":101,"difficulty_score":91,"last_commit_at":102,"category_tags":103,"status":45},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[94,42],{"id":105,"name":106,"github_repo":107,"description_zh":108,"stars":109,"difficulty_score":91,"last_commit_at":110,"category_tags":111,"status":45},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 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