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《动手学大模型》系列编程实践教程是由上海交通大学2024年春季《人工智能安全技术》（NIS3353）课程拓展而来的系列编程实践教程，旨在为初学者提供一条清晰的大模型入门路径。一项开源公益编程实践教程项目，为初学者和研究者提供系统、实用且前沿的大语言模型（LLM）入门指导，涵盖从基础微调、提示工程到高级主题如模型对齐、越狱攻击、隐写术、多模态建模及 GUI 智能体开发等多个方向。 《动手学大模型》系列编程实践教程开源项目官网入口网址：https://github.com/Lordog/dive-into-llms 《动手学大模型》系列编程实践教程的核心价值与特色： 从零到实战：适合对AI大模型感兴趣的学习者，通过实战案例快速上手，弥补了仅看论文或抽象理论的空白。深度实践：不仅提供代码实现，还深入探讨了大模型的安全与对齐问题，如语言模型水印嵌入与检测、越狱攻击的原理与防御等。多模态拓展：涵盖了ImageBind模型及其音频、视频、图像扩散模型的应用，展示了多模态大模型的前沿技术。公益资源：教程完全免费，且在GitHub上获得了1.6K+星标，受到广大学习者的欢迎，是当前中文大模型学习资源中较为系统和完整的一套。 《动手学大模型》系列编程实践教程不仅是一本教程，更是一本结合了安全技术视角的实用手册，非常适合想通过代码实操深入理解LLM的学生和开发者。

build-your-own-x 是一个开源项目，旨在帮助开发者从零开始构建和实现各种技术工具和系统。该项目提供了一系列教程和资源，帮助用户深入理解技术的底层原理，并通过实践提升编程能力。该项目由 CodeCrafters 团队发起，提供了一个学习路径，更是一个动手实践的指南，让你在学习过程中构建自己的项目，从而更深刻地理解技术原理。 build-your-own-x开源项目地址：https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-xbuild-your-own-x官网入口网址：https://codecrafters.io/ build-your-own-x 提供了丰富的教程和资源，涵盖了从操作系统、数据库、编译器、网络工具、游戏引擎等多个技术领域。用户可以通过这些教程学习如何从零开始构建各种技术工具和系统。这些教程不仅涵盖了基本的编程知识，还深入探讨了技术的底层实现，帮助开发者学习技术的核心原理。 build-your-own-x 的核心特点包括： 丰富的教程集合：从操作系统到文本编辑器，几乎所有你能想到的技术都包含在内。免费资源：所有教程均为免费，任何人都可以访问和学习。多种编程语言支持：教程使用了多种编程语言（如 C、Python、JavaScript 等），适合不同背景的开发者。不断更新：由于社区的支持，教程内容不断丰富和完善。 build-your-own-x 的项目地址为 https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x 。用户可以通过访问该项目的 GitHub 页面，浏览和选择感兴趣的教程，按照教程步骤进行学习和实践。项目还鼓励社区贡献，用户可以提交新的教程或改进现有内容，确保内容的高质量和持续更新。 build-your-own-x 是一个非常有价值的开源项目，适合想深入学习编程并构建自己工具和应用程序的人。虽然学习这个项目需要耗费时间和精力，但如果你有耐心和毅力，这将是一个很好的选择。 build-your-own-x 是一个开源项目，旨在帮助开发者从零开始构建和实现各种技术工具和系统。通过提供丰富的教程和资源，该项目帮助用户深入理解技术的底层原理，并通过实践提升编程能力。无论是初学者还是资深开发者，都可以从这个项目中受益。

LLM Course 是一个专注于大型语言模型（LLMs）的教育资源平台，旨在帮助用户从基础到高级逐步掌握LLMs的知识和应用。该网站提供了一系列的学习资源，包括学习路线图和Colab笔记本，涵盖了数学、Python编程、神经网络、自然语言处理（NLP）、LLM架构、预训练、微调、偏好对齐、评估、量化以及部署等内容。 LLM Course开源项目官网入口网址：https://github.com/mlabonne/llm-course 课程分为LLM Fundamentals、LLM Scientist和LLM Engineer三个阶段，分别针对LLM的基础知识、科学家角色和工程师角色进行深入讲解。此外，网站还提供了多种工具和资源，如LLM AutoEval、LazyMergekit、LazyAxolotl、AutoQuant、Model Family Tree、ZeroSpace等，以及3Blue1Brown视频、StatQuest教程、Khan Academy课程、Real Python教程、freeCodeCamp视频等学习资源。 LLM Course的Github项目链接为https://github.com/mlabonne/llm-course ，博客链接为https://mlabonne.github.io/blog/ 。该网站受到用户欢迎，是一个值得尝试的LLMs学习资源平台。 LLM Course 是一个开源项目，由开发者 mlabonne 创建并维护，旨在为学习者提供一条从理论到应用的全链路大模型学习路径。课程内容涵盖了数学、Python与神经网络基础、LLM架构、数据集构建、模型预训练、微调、强化学习、应用开发和部署等高级主题。项目提供了roadmap、colab notebook、代码和文章，适合从入门到进阶的学习者。此外，项目还提供了丰富的实践项目和讨论区，帮助学习者将理论知识应用到实际操作中。 LLM Course 是一个非常全面和系统的LLM学习资源，无论你是初学者还是有经验的从业者，都可以在这里找到有价值的内容。通过学习这个课程，你将能够深入理解LLM的工作原理，掌握构建和训练LLM的最新技术，学会如何开发和部署基于LLM的应用。

OpenCode是一个开源且完全免费的 AI 编程助手实战指南平台，旨在帮助用户快速上手使用 AI 进行实际的编程工作。该平台提供了从零基础安装到高级功能配置的完整教程，所有课程和工具均开源，学习门槛极低。 OpenCode 中文教程官网入口网址：https://learnopencode.com/OpenCode 中文教程开源项目地址：https://github.com/vbgate/learn-opencode课程内容与学习路径 OpenCode 中文教程以“零基础学会用 AI 干实际工作”为核心目标，提供了系统化的学习路径。用户只需花费约 30 分钟 即可完成第一次对话，快速掌握 AI 编程助手的基本操作。教程包含以下几个关键模块： 快速开始：提供一键安装脚本（如 $ curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash），帮助用户在终端中快速启动助手。多模型配置：支持国内直连，原生支持智谱、DeepSeek、MiniMax 等国产模型，用户可以根据需求配置不同的模型来进行代码生成和分析。高级功能：深入讲解多文件上下文理解（能够一次性读取整个项目的代码关系），以及 Oh My OpenCode（OMO）等插件的高级使用技巧，帮助用户提升编程效率。实战与工具支持 除了理论教程，平台还提供了丰富的实战资源： 实战项目：包含 18 个实战项目，用户可以通过实际操作掌握 AI 辅助编程的全流程。Prompt 模板：提供 20 多个 Prompt 模板，帮助用户快速构建有效的提示词，与 AI 高效交互。工具与插件：除了核心的 OpenCode 助手，教程还涵盖了 Agent Browser 自动化测试、Oh My OpenCode 插件的使用，以及与 GitHub、GitLab 等仓库的集成方法。 无论你是新手还是有经验的程序员，都能在这里找到适合自己的学习资料。

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