ApX 标志

趋近智

新 LLM 工具包:为构建 LLM 应用的开发者打造


最全面的AI资源平台
面向AI学生、开发者和研究人员

工具与学习资源,开创AI的未来。

热门指南

如何构建大语言模型

掌握构建、训练和优化复杂大语言模型的工程技能。

约 80 小时

编程与深度学习

查看课程

高级Transformer架构

掌握现代大型语言模型高级Transformer架构的理论、数学与实现。

约 30 小时

深度学习与熟练Python

查看课程

LangChain:构建生产级大语言模型应用

运用LangChain高级功能与最佳实践,开发并运行复杂、可扩展的大语言模型应用。

约 32 小时

Python编程与LangChain基础

查看课程

Python编程入门

掌握编写清晰、实用代码所需的核心Python技能,并开始你的编程之路。

约 20 小时

无需编程经验。

查看课程

大语言模型实用量化技术

实现大语言模型量化技术(PTQ、QAT、GPTQ、GGUF),以减小模型体积并提升推理速度。

约 15 小时

大语言模型基础及Python知识

查看课程

PyTorch入门

使用PyTorch的核心功能,如张量、自动求导和神经网络模块,构建和训练深度学习基本模型。

约 18 小时

Python和机器学习基本知识

查看课程

Python 大型语言模型工作流:方法与优选实践

使用Python、LangChain、LlamaIndex及主要开发技巧,构建和管理LLM应用。

约 18 小时

Python中级技能

查看课程

高级 PyTorch

运用 PyTorch 的高级功能,构建、优化和部署复杂的深度学习模型。

约 36 小时

PyTorch 中级知识,深度学习原理。

查看课程

精通梯度提升算法

高效地实现、调优并解释高级梯度提升模型,以应对复杂的机器学习应用。

约 28 小时

Python编程与机器学习入门

查看课程

时间序列分析与预测

分析时间相关数据,构建ARIMA和SARIMA等统计预测模型。

约 15 小时

具备Python及Pandas基础知识。

查看课程

强化学习与人类反馈 (RLHF)

应用强化学习与人类反馈 (RLHF) 的原理和技术,使大型语言模型与人类意图对齐。

约 24 小时

具备高阶机器学习与深度学习知识。

查看课程

高级强化学习技术

应用高级强化学习算法,解决复杂序列决策难题。

约 70 小时

Python,机器学习与强化学习基本知识。

查看课程

深受机器学习学生与专业人士信赖

课程、参考资料和工具被全球顶尖高校和行业领先科技公司广泛使用与引用。

Stanford University
Massachusetts Institute of Technology
Carnegie Mellon University
Cornell University
Johns Hopkins University
Oxford University
Peking University
Tsinghua University
Google Cloud
Alibaba
Bytedance
Nvidia
Huawei
Samsung
IBM
Ant Group

大师课

如何构建
大型语言模型

30章, 700+页深度内容

理解并构建最前沿语言模型的指南

前置要求: 扎实的编程与深度学习基础

立即阅读

最新文章与洞见

Why Is No One Using Model Context Protocol (Yet)

Oct 8, 2025

The Model Context Protocol (MCP) promises to unify AI tools, saving you money on subscriptions. So why has it failed to gain traction? We'll look at the technical and market hurdles holding it back.

30 Precise Terms to Use Instead of 'AI'

Oct 6, 2025

How to stop saying 'AI' for everything. This guide gives you 30 specific machine learning terms that you can use to demonstrate proficiency.

How to Connect Claude to an MCP Server

Sep 26, 2025

Learn what the Model Context Protocol (MCP) is and follow our step-by-step guide to connect Claude to an external MCP server, giving it access to live data and powerful tools.

How To Build a MCP Server with FastAPI (FastAPI-MCP)

Sep 25, 2025

Learn to build a secure and scalable Model Context Protocol (MCP) server using the fastapi_mcp library. This step-by-step guide covers setup, authentication, and integration with AI tools like Claude, turning your APIs into a powerful toolkit for large language models.

Is Fine-Tuning Your LLM Worth It? Usually, It Isn't

Sep 18, 2025

Before you spend a fortune fine-tuning an LLM, discover faster, cheaper, and often more effective methods: prompt engineering and RAG. Learn why fine-tuning should be your last resort.

XGBoost vs. LightGBM vs. CatBoost

Sep 18, 2025

Learn which gradient boosting model to choose for speed, accuracy, and handling categorical data, with code examples and diagrams to guide you.

Building with LLMs: A Machine Learning Course Recommendation Engine

Sep 13, 2025

This complete guide details how to build a sophisticated course recommendation engine using LLMs, vector embeddings, and advanced semantic search. Learn data enrichment, prompt engineering, vector database implementation, and the logic for creating truly personalized learning paths.

GPU System Requirement Guide for Kimi K2

Jul 12, 2025

Essential GPU and VRAM requirements for running Moonshot AI's Kimi LLM variants. This guide provides the specific hardware setups you need, from base models to Q4 quantized versions, to get started with this powerful AI.