小宝的学习笔记

探索人工智能边界 · 记录深度学习点滴

📘 机器学习理论资源

构建智能系统的基石,精选最优质的开源文档与教程。

监督学习 (Supervised Learning)

经典的统计学习方法是入门必修课。你可以通过 Scikit-learn 官方文档 系统学习回归、SVM 及决策树算法,也可以在 吴恩达 (Andrew Ng) 的课程 中夯实数学基础。

深度学习与神经网络

想要理解现代 AI 的核心?推荐阅读 DeepLearning.AI 的系列资料。对于 Transformer 架构的理解,Jay Alammar 的博客文章 《图解 Transformer》 是公认最好的入门读物。

🚀 前沿进展与模型库

SOTA Open Source LLM

寻找最新论文与代码 (SOTA)

想要追踪各个领域的 State-of-the-Art (SOTA) 表现? Papers with Code 是必备工具,它将 ArXiv 论文与 GitHub 代码直接对应。

模型下载与试用

Hugging Face 被誉为 AI 界的 GitHub,你可以在这里下载最新的开源大模型(如 Llama, Qwen, Mistral),并在 Space 中在线体验。

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