首页
最新公告
站内通知与仓库更新
- 公告 评论区上线:同学们现在可以直接在对应课程页面下方的讨论区提问、纠错、补充资料线索或寻求新资料。
- 更新 新增课程学分明细bjut&&UCD(点击右上角至仓库主页查看)
行业精选
BestBlogs 精选来源,面向 AI 学习与工程实践
- 科技爱好者周刊(第 404 期):你需要知道的 AI 内存知识
本文深入剖析了本地运行大模型时,独立显卡与板载芯片组在内存容量与带宽上的核心矛盾,并指出混合专家模型(MoE)是当前平衡两者的最优解。
阅读原文 - Kimi K3:智能的新前沿
本文宣布推出 Kimi K3,一个 2.8 万亿参数的开源模型,基于 KDA 混合线性注意力和注意力残差技术构建,在编程、知识工作等场景展现出前沿能力,但仍落后于最强的闭源模型。
阅读原文 - Agent 治理:用 Hook 堵住 LLM 的偷懒、越权与失忆
本文通过 Agent 框架的 Hook 机制、读写离线离载以及 HITL 与上下文闭环,系统性地防止 LLM 在处理长文本时的偷懒、越权与失忆问题。
阅读原文
精选资源¶
计算机资源推荐¶
贡献¶
欢迎贡献!
添加资料,纠错,课程学习攻略,您的学习经验......
欢迎大家成为仓库的贡献者!
希望加入仓库的同学欢迎通过bdicfun@gmail.com联系我们,加入仓库。
对于课程的评价可以直接写入对应课程的README中,注明课程的年份。
其他内容的格式建议为PDF,Markdown格式,本仓库不收录老师的课件。
二进制文件和代码文件储存到自己的仓库中,并在本项目提供链接。
详细贡献指南请参考:如何贡献
学术诚信¶
许可¶
由贡献者编写部分的许可如下:
其他部分的版权归属于其各自的作者。
由于资料来源复杂,如果收录的资料侵犯了您的著作权,请发起 issue 或发邮件至 bdicfun@gmail.com ,我们将立即停止使用您的资料。
联系我们¶
- 邮箱:
bdicfun@gmail.com - GitHub:BDIC-Learning-Hub