AI学习优秀资源集锦，助你快速入门与进阶：

• Gen AI Handbook（Will Brown）— 全面系统的生成式AI学习路线图，涵盖大模型基础、微调、推理、跨模态等，配丰富博客、视频和论文链接。genai-handbook.github.io

• Biology of LLMs（Anthropic）— 通过“回路追踪”方法深度剖析Claude 3.5内部机制，涵盖多步推理、诗歌规划、多语种电路、加法计算、医疗诊断、实体识别、拒绝机制与越狱分析。transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html

• Lil’Log（Lilian Weng）— 细致专业的AI技术博客，内容涵盖扩散模型、RLHF、对抗攻击、自动化代理、提示工程、Transformer家族等，实用且前沿。lilianweng.github.io

• Andrej Karpathy博客— 深度学习、神经网络、强化学习和比特币源码解析，经典教程与亲手实操示范。karpathy.github.io

• colah’s blog— 由Chris Olah主笔，聚焦神经网络可视化、特征解释、Transformer电路、卷积网络等核心技术解析。colah.github.io

• Chip Huyen博客— AI系统设计、生成式AI平台搭建、机器学习面试指导，干货满满的工程视角。huyenchip.com/blog

• Hamel’s Blog— 资深机器学习工程师分享AI产品构建经验、LLM调优、推理性能优化、数据科学与DevOps实践。hamel.dev

• Neel Nanda网站— 以机制可解释性为核心，发布大量AI安全、推理策略与模型内在机制研究。neelnanda.io

• Jay Alammar Newsletter— 视觉化语言模型内部原理解析，涵盖Transformer、注意力机制、tokenization等，适合快速理解复杂概念。newsletter.languagemodels.co

更多精选资源🔗 tricky-griffin-592.notion.site/blogs-and-resources-101-23b76f89d3578098bb94ea67f4cb9dc4

#人工智能# #大语言模型# #生成式AI# #机器学习# #深度学习# #AI安全# #模型可解释性# #Transformer# #RLHF#