Awesome-AI

🤖 Awesome AI — 一份精心整理的人工智能资源清单

涵盖从基础数学、经典算法到最前沿的大语言模型（LLM）与智能体（Agents）

助你从零开始掌握 AI 的全景学习指南

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📖 目录

• 🧮 AI 基础数学
• 🤖 经典机器学习算法
• 🧠 深度学习
• 💬 大语言模型（LLM）
• 🕵️ 智能体（Agents）
• 🛠️ AI 工具与框架
• 📚 学习路线与课程
• 📄 论文与研究资源
• 📦 实战项目与数据集
• 🌐 AI 社区与资讯

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🧮 AI 基础数学

扎实的数学基础是学好 AI 的关键，涵盖线性代数、概率统计、微积分和最优化理论。

线性代数

资源名称	类型	描述	链接
线性代数（Gilbert Strang，MIT OpenCourseWare）	视频课程	MIT 最经典的线性代数公开课，Strang 教授讲解清晰	🔗
《线性代数及其应用》	书籍	David C. Lay 著，适合初学者，理论与应用并重	🔗
3Blue1Brown：线性代数的本质	视频	用可视化动画直觉理解线性代数核心概念	🔗
Interactive Linear Algebra	在线教材	佐治亚理工交互式线性代数教材，含可视化工具	🔗

概率论与数理统计

资源名称	类型	描述	链接
概率论与数理统计（陈希孺）	书籍	中文经典教材，中科大版本，严谨系统	🔗
《概率论沉思录》（Jaynes）	书籍	从贝叶斯视角深入理解概率论，适合进阶读者	🔗
Statistics and Probability（Khan Academy）	在线课程	免费、系统的统计与概率入门课，适合零基础	🔗
《统计学习方法》（李航）	书籍	中文 AI 领域必读书籍之一，涵盖统计机器学习核心方法	🔗

微积分与优化

资源名称	类型	描述	链接
Calculus（MIT OpenCourseWare）	视频课程	MIT 单变量与多变量微积分公开课	🔗
《凸优化》（Boyd & Vandenberghe）	书籍/课程	斯坦福凸优化经典教材，免费在线阅读	🔗
3Blue1Brown：微积分的本质	视频	直觉化理解微积分核心概念的动画系列	🔗

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🤖 经典机器学习算法

掌握机器学习的经典算法，是迈向深度学习与 AI 的必经之路。

入门教材与课程

资源名称	类型	描述	链接
机器学习（Andrew Ng，Coursera）	视频课程	AI 领域最经典的入门 MOOC，适合零基础学习者	🔗
《机器学习》（周志华，西瓜书）	书籍	中文机器学习最权威教材，系统覆盖各类算法	🔗
《统计学习方法》（李航）	书籍	中文 AI 必读，侧重统计机器学习理论基础	🔗
CS229：Machine Learning（Stanford）	课程讲义	斯坦福经典机器学习课程，讲义与视频均免费	🔗
《Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TF》	书籍	Aurélien Géron 著，实战导向，代码丰富	🔗

经典算法概览

算法	适用场景	推荐学习资源
线性回归 / 逻辑回归	回归、分类	Scikit-Learn 官方文档
决策树 / 随机森林	分类、回归	Scikit-Learn 决策树
支持向量机（SVM）	分类、回归	CS229 讲义第 6 章
K-近邻算法（KNN）	分类、回归	Scikit-Learn 官方文档
K-Means 聚类	无监督聚类	Scikit-Learn 聚类
主成分分析（PCA）	降维	Scikit-Learn 官方文档
朴素贝叶斯	文本分类	Scikit-Learn 官方文档
梯度提升（XGBoost/LightGBM）	竞赛利器	XGBoost 文档

工具库

工具	描述	链接
Scikit-Learn	Python 机器学习最流行的库，算法丰富、文档完善	🔗
XGBoost	高效梯度提升库，竞赛和工业界广泛使用	🔗
LightGBM	微软出品的高效梯度提升框架	🔗

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🧠 深度学习

深度学习是现代 AI 的核心驱动力，涵盖神经网络、CNN、RNN、Transformer 等关键技术。

入门教材与课程

资源名称	类型	描述	链接
深度学习专项课程（Andrew Ng，Coursera）	视频课程	五门课系列，系统学习深度学习，中英文均有字幕	🔗
动手学深度学习（李沐）	书籍/课程	中文深度学习教材，代码实战导向，GitHub 星标极高	🔗
CS231n：CNN for Visual Recognition	课程	斯坦福计算机视觉经典课程，深度讲解 CNN	🔗
CS224N：NLP with Deep Learning	课程	斯坦福 NLP 深度学习课程，涵盖 RNN、Transformer	🔗
《深度学习》（花书，Goodfellow 等）	书籍	深度学习领域奠基之作，理论深度极高	🔗
Fast.ai 实用深度学习	在线课程	以实战为先的深度学习课程，适合有编程基础的初学者	🔗

主流框架

框架	描述	链接
PyTorch	Meta 开源，学术界最流行的深度学习框架	🔗
TensorFlow / Keras	Google 开源，工业界广泛应用	🔗
JAX	Google 开源，高性能数值计算与自动微分	🔗
PaddlePaddle	百度自研深度学习框架，中文生态完善	🔗
MindSpore	华为开源 AI 计算框架	🔗

关键技术方向

方向	代表模型/技术	推荐资源
计算机视觉（CV）	ResNet, YOLO, ViT, SAM 2	Papers With Code - CV
自然语言处理（NLP）	BERT, GPT, T5, LLaMA	HuggingFace 模型库
语音识别与合成	Whisper, wav2vec 2.0, Fish Speech	Whisper GitHub
图像生成	DALL-E 3, Flux, Stable Diffusion 3.5	Diffusers 库
视频生成	Sora, Kling, Runway Gen-3	Sora
强化学习	DQN, PPO, AlphaGo	Spinning Up in Deep RL
图神经网络（GNN）	GCN, GAT, GraphSAGE	PyTorch Geometric

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💬 大语言模型（LLM）

大语言模型（LLM）是当前 AI 最前沿的研究方向，以 GPT、LLaMA、Claude 等为代表。

里程碑模型

模型	机构	开源	特点	链接
GPT-4o / GPT-4.5	OpenAI	❌	业界顶级闭源大模型，GPT-4.5 为最新一代	🔗
o1 / o3	OpenAI	❌	推理增强模型，擅长数学、编程与复杂推理	🔗
ChatGPT	OpenAI	❌	最广泛使用的 AI 对话助手	🔗
Claude 3.7 Sonnet	Anthropic	❌	混合推理模型，支持扩展思考，长上下文能力强	🔗
Gemini 2.5 Pro	Google DeepMind	❌	原生多模态思考模型，推理能力顶级	🔗
LLaMA 4	Meta	✅	最新一代开源大模型，支持多模态，MoE 架构	🔗
Mistral / Mixtral	Mistral AI	✅	高效开源模型，MoE 架构	🔗
Qwen 2.5（通义千问）	阿里巴巴	✅	最新通义千问系列，编程与数学能力大幅提升	🔗
DeepSeek-V3	深度求索	✅	国产高性能开源大模型，MoE 架构，性能强劲	🔗
DeepSeek-R1	深度求索	✅	开源推理模型，推理能力媲美 OpenAI o1	🔗
Grok	xAI	✅	马斯克 xAI 大模型，开源 Grok-1	🔗
GLM-4（ChatGLM）	清华大学	✅	清华开源，中文优化，支持工具调用和多模态	🔗
Baichuan（百川）	百川智能	✅	中文优化开源大模型	🔗
Yi（零一万物）	零一万物	✅	李开复创立，中英双语能力出色	🔗
InternLM（书生）	上海 AI 实验室	✅	国产高性能开源模型，科研友好	🔗
Phi-4	Microsoft	✅	小型高效模型，端侧部署友好	🔗
Gemma 3	Google	✅	谷歌最新开源模型，支持多模态和多语言	🔗
Command R+	Cohere	✅	企业级 RAG 优化模型，长上下文	🔗

多模态大模型

模型	机构	特点	链接
GPT-4o	OpenAI	文本+图像+语音全模态	🔗
Gemini 2.5 Pro	Google	原生多模态思考模型，支持流式输出	🔗
Claude 3.7 Sonnet	Anthropic	强视觉理解，支持 PDF 分析与扩展思考	🔗
LLaVA-NeXT	学术界	新一代开源视觉语言模型，能力大幅提升	🔗
Qwen2.5-VL	阿里巴巴	最新中文多模态模型，视觉理解和视频理解强	🔗
InternVL 2.5	上海 AI 实验室	开源多模态，性能强劲，支持多种视觉任务	🔗
DALL-E 3	OpenAI	高质量文生图	🔗
Flux	Black Forest Labs	新一代开源图像生成模型，质量超越 SD	🔗
Stable Diffusion 3.5	Stability AI	最流行的开源图像生成模型最新版	🔗
Midjourney	Midjourney	商业图像生成，艺术风格出色	🔗
Sora	OpenAI	文生视频里程碑模型	🔗
Kling（可灵）	快手	国产文生视频模型，生成效果出色	🔗
Runway Gen-3 Alpha	Runway	商业级文生视频，创意工具	🔗

LLM 核心技术

技术	描述	推荐资源
Transformer 架构	LLM 的基础架构	Attention Is All You Need 论文
预训练（Pre-training）	大规模语料上的自监督学习	GPT 系列论文
指令微调（SFT）	让模型遵循人类指令	InstructGPT 论文
RLHF	基于人类反馈的强化学习	RLHF 介绍博客
GRPO	基于群组的策略优化，DeepSeek-R1 训练方法	DeepSeek-R1 论文
RAG（检索增强生成）	结合外部知识库增强模型能力	RAG 论文
提示工程（Prompt Engineering）	设计有效提示词的技术	Prompt Engineering Guide
量化（Quantization）	降低模型推理成本	GPTQ 论文
LoRA / QLoRA	低成本微调大模型	LoRA 论文
模型对齐（Alignment）	让 AI 更安全、符合人类价值观	Constitutional AI
长上下文（Long Context）	扩展模型处理长文本的能力	RoPE 论文
MoE（混合专家模型）	稀疏激活提升效率	Mixtral 论文
思维链推理（CoT）	提升模型复杂推理能力	CoT 论文
推理增强（Test-time Compute）	推理时增加计算量以提升推理能力	OpenAI o1 博客
蒸馏（Distillation）	将大模型能力迁移到小模型	DistilBERT 论文
MCP（模型上下文协议）	Anthropic 开源的模型与工具交互协议	MCP 官方文档

LLM 学习资源

资源名称	类型	描述	链接
LLM 课程（Maxime Labonne）	在线课程	系统学习 LLM 的开源课程，从理论到微调	🔗
大规模语言模型：从理论到实践	书籍	复旦大学团队出品，中文 LLM 学习资料	🔗
Andrej Karpathy：Let's build GPT	视频	从零手写 GPT，深入理解 Transformer	🔗
Andrej Karpathy：Neural Networks: Zero to Hero	视频系列	从零构建神经网络直到 LLM，强烈推荐	🔗
Hugging Face NLP 课程	在线课程	HF 官方 NLP 与 LLM 入门教程	🔗
Hugging Face Agents 课程	在线课程	HF 官方 AI Agent 开发教程	🔗
A Survey of Large Language Models	论文	LLM 综述论文，覆盖全面	🔗
3Blue1Brown：深度学习可视化	视频	用动画直觉理解神经网络与 Transformer	🔗
DeepSeek-R1 技术解读	论文/博客	理解推理模型训练范式的重要参考	🔗

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🕵️ 智能体（Agents）

AI Agent 是能够自主规划、调用工具、完成复杂任务的智能系统，是当前 AI 最热门的应用方向之一。

核心概念

概念	描述
规划（Planning）	Agent 分解目标、制定步骤的能力
工具调用（Tool Use）	Agent 调用外部 API、代码执行等能力
记忆（Memory）	短期记忆（上下文）与长期记忆（向量数据库）
多 Agent 协作	多个 Agent 分工合作完成复杂任务
ReAct 框架	推理（Reasoning）+ 行动（Acting）交替进行
反思（Reflection）	Agent 自我评估和迭代改进的能力

主流 Agent 框架

框架	描述	链接
LangChain	最流行的 LLM 应用开发框架，生态丰富	🔗
LangGraph	LangChain 出品的图工作流 Agent 框架，支持复杂编排	🔗
LlamaIndex	专注于数据索引和 RAG 的框架	🔗
AutoGen	微软开源的多 Agent 对话框架	🔗
CrewAI	多 Agent 角色协作框架，易用性好	🔗
MetaGPT	模拟软件公司的多 Agent 框架	🔗
Dify	开源 LLM 应用开发平台，支持可视化编排	🔗
OpenAI Agents SDK	OpenAI 官方 Agent 开发框架，支持工具调用与交接	🔗
Google ADK	Google Agent Development Kit，构建多 Agent 系统	🔗
AutoGPT	早期自主 Agent 的代表项目	🔗
BabyAGI	基于任务驱动的自主 Agent	🔗
Camel	多 Agent 角色扮演框架	🔗
Phidata（Agno）	构建具备记忆和工具的 AI 助手	🔗
TaskWeaver	微软开源的代码优先 Agent 框架	🔗
Qwen-Agent	阿里通义千问 Agent 框架	🔗
Mastra	TypeScript AI Agent 框架，集成 MCP 协议	🔗
Smolagents	HuggingFace 轻量级 Agent 框架	🔗

Agent 协议与标准

协议	描述	链接
MCP（Model Context Protocol）	Anthropic 开源的模型上下文协议，标准化工具调用	🔗
A2A（Agent-to-Agent Protocol）	Google 提出的 Agent 间通信协议	🔗

Agent 应用案例

应用	描述	链接
Devin	AI 软件工程师，自主完成编程任务	🔗
OpenHands（OpenDevin）	开源 AI 软件开发 Agent	🔗
SWE-agent	自动修复 GitHub Issues 的 Agent	🔗
Perplexity AI	基于 Agent 的 AI 搜索引擎	🔗
Cursor	AI 编程助手，深度集成 LLM 的 IDE	🔗
GitHub Copilot	微软/GitHub AI 编程助手	🔗
Claude Code	Anthropic 推出的终端 AI 编程 Agent	🔗
Windsurf	Codeium 推出的 AI IDE，支持多步骤编程	🔗
Cline	VS Code AI 编程插件，支持自主代码编写	🔗
Manus	通用 AI Agent，支持复杂任务自动化	🔗
Lovable	AI 全栈应用生成器，对话式构建 Web 应用	🔗
Bolt.new	StackBlitz 推出的 AI 全栈开发工具	🔗

Agent 学习资源

资源名称	类型	描述	链接
LangChain Academy	课程	LangChain 官方学习路径，从 RAG 到 Agent	🔗
AI Agents in LangGraph	课程	LangGraph 构建 Agent 的官方课程	🔗
Building Agentic RAG with LlamaIndex	课程	LlamaIndex 官方 Agentic RAG 课程	🔗
Multi AI Agent Systems with CrewAI	课程	多 Agent 协作系统入门	🔗
Lilian Weng：LLM Powered Autonomous Agents	博客	OpenAI 研究员写的 Agent 综述博客，必读	🔗
The Rise and Potential of LLM-based Agents	论文	LLM Agent 综述论文	🔗
MCP 官方文档与教程	文档	学习模型上下文协议，构建工具集成	🔗
Anthropic：Building effective agents	博客	Anthropic 官方 Agent 构建最佳实践指南	🔗

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🛠️ AI 工具与框架

LLM 推理与部署

工具	描述	链接
Ollama	本地运行开源 LLM 的最简单方式	🔗
vLLM	高吞吐量 LLM 推理和服务框架	🔗
llama.cpp	CPU 推理开源 LLM 的利器	🔗
LM Studio	桌面端本地 LLM 运行工具	🔗
TensorRT-LLM	NVIDIA 高性能 LLM 推理优化	🔗
SGLang	高性能 LLM 服务框架，支持结构化生成	🔗
Text Generation Inference	HuggingFace 生产级 LLM 推理服务	🔗
MLX	Apple 芯片优化的机器学习框架	🔗
Jan	开源本地 AI 助手，支持离线运行	🔗

模型微调

工具	描述	链接
LLaMA-Factory	一站式高效 LLM 微调工具，支持多种模型	🔗
Axolotl	灵活的 LLM 微调框架	🔗
Unsloth	极速低内存占用 LLM 微调工具	🔗
PEFT	HuggingFace 参数高效微调库	🔗
TRL	HuggingFace 强化学习微调库（RLHF/DPO）	🔗
Swift	阿里 ModelScope 高效微调框架	🔗

向量数据库（RAG 必备）

工具	描述	链接
Chroma	轻量级开源向量数据库，开发友好	🔗
Milvus	高性能开源向量数据库，支持大规模部署	🔗
Weaviate	开源向量数据库，支持多模态	🔗
Qdrant	高性能向量搜索引擎，Rust 编写	🔗
FAISS	Meta 开源的高效向量相似度搜索库	🔗
pgvector	PostgreSQL 的向量扩展	🔗

模型评估

工具	描述	链接
OpenCompass	上海 AI 实验室 LLM 评测平台	🔗
lm-evaluation-harness	EleutherAI 开源 LLM 评测框架	🔗
MMLU	多学科多任务语言理解评测基准	🔗
HumanEval	代码生成能力评测基准	🔗

LLM API 与平台

平台	描述	链接
OpenAI API	ChatGPT/GPT-4 系列官方 API	🔗
Anthropic API	Claude 系列官方 API	🔗
Google AI Studio	Gemini 系列免费调用入口	🔗
HuggingFace Inference API	数千模型一键调用	🔗
OpenRouter	多模型聚合 API 网关，一个 Key 调用多模型	🔗
Together AI	高性能开源模型推理平台	🔗
Groq	超低延迟 LLM 推理平台（LPU 芯片）	🔗
阿里云百炼	阿里云大模型服务平台（含通义系列）	🔗
百度千帆	百度大模型服务平台（含文心系列）	🔗
腾讯混元	腾讯大模型服务	🔗
硅基流动（SiliconFlow）	国内高性价比推理平台，聚合多模型	🔗
月之暗面（Moonshot / Kimi）	长文本理解能力强，国内流行	🔗
智谱 AI（GLM）	清华系大模型 API 服务	🔗
DeepSeek 开放平台	深度求索 API 服务，高性价比	🔗

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📚 学习路线与课程

系统性学习路径

资源名称	描述	链接
AI/ML 学习路线图（roadmap.sh）	可视化 AI/ML 学习路线图	🔗
Deep Learning Specialization	Andrew Ng 深度学习专项，共 5 门课	🔗
Machine Learning Specialization	Andrew Ng 机器学习专项，共 3 门课	🔗
Full Stack LLM Bootcamp	LLM 应用全栈开发训练营	🔗
DeepLearning.AI Short Courses	与业界领袖合作的系列短课程	🔗
fast.ai Practical Deep Learning	自上而下的实用深度学习课程	🔗
Microsoft AI-For-Beginners	微软开源 AI 入门课程（12 周）	🔗
Google Machine Learning Crash Course	Google 免费机器学习速成课程	🔗

中文优质课程

资源名称	平台	描述	链接
动手学深度学习（李沐）	B站/官网	最受欢迎的中文深度学习课程，代码实战	🔗
跟李沐学 AI	B站	李沐论文精读、代码实现系列视频	🔗
吴恩达机器学习（中文字幕）	B站	Coursera 课程中文字幕版	🔗
LLM 大模型学习路线	GitHub	面向中文学习者的 LLM 系统学习路线	🔗
大模型实战教程（DataWhale）	GitHub	DataWhale 社区出品的 LLM 实战课程	🔗
Prompt Engineering for LLM	GitHub	DataWhale 提示工程实践指南	🔗

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📄 论文与研究资源

必读经典论文

论文	贡献	链接
Attention Is All You Need（2017）	提出 Transformer 架构	🔗
BERT（2018）	预训练语言模型范式	🔗
GPT-3（2020）	大规模语言模型 few-shot 学习	🔗
InstructGPT（2022）	RLHF 对齐方法	🔗
Chain-of-Thought Prompting（2022）	思维链推理提示	🔗
LLaMA（2023）	开源大语言模型	🔗
GPT-4 Technical Report（2023）	GPT-4 技术报告	🔗
Toolformer（2023）	LLM 自主学习使用工具	🔗
ReAct（2022）	推理与行动结合的 Agent 框架	🔗
Mixtral of Experts（2024）	高效混合专家架构	🔗
DeepSeek-V3（2024）	高效开源大模型架构	🔗
DeepSeek-R1（2025）	开源推理模型，RL 训练范式创新	🔗
Qwen2.5 Technical Report（2024）	通义千问系列技术报告	🔗
LLaMA 3（2024）	Meta 开源大模型技术报告	🔗

论文资源平台

平台	描述	链接
arXiv（cs.AI/cs.LG/cs.CL）	最新 AI 预印本论文	🔗
Papers With Code	论文+开源代码，附性能排行榜	🔗
Semantic Scholar	AI 辅助学术搜索引擎	🔗
Google Scholar	谷歌学术搜索	🔗
Hugging Face Papers	最受关注的 AI 论文每日推送	🔗
The Batch（DeepLearning.AI）	Andrew Ng 主编的 AI 周报	🔗

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📦 实战项目与数据集

推荐实战项目

项目	描述	链接
手写数字识别（MNIST）	深度学习 Hello World，CNN 入门	🔗
情感分析	NLP 经典任务，文本分类入门	🔗
图像分类（ImageNet/CIFAR）	计算机视觉入门任务	🔗
构建自己的 GPT	从零实现 GPT，理解 Transformer	🔗
构建 RAG 问答系统	LLM + 向量数据库实战	🔗
Fine-tune LLaMA	使用 LoRA 微调开源大模型	🔗
构建 AI Agent	用 LangChain 构建工具调用 Agent	🔗
Kaggle 机器学习竞赛	真实数据集竞赛，学以致用	🔗

常用数据集

数据集	领域	描述	链接
ImageNet	CV	大规模图像分类数据集	🔗
COCO	CV	目标检测、分割数据集	🔗
GLUE / SuperGLUE	NLP	NLU 综合评测基准数据集	🔗
Common Crawl	LLM	超大规模网页语料，LLM 预训练用	🔗
The Pile	LLM	EleutherAI 大规模预训练语料	🔗
BELLE	LLM	中文指令微调数据集	🔗
Alpaca	LLM	斯坦福指令微调数据集	🔗
HuggingFace Datasets	综合	数万个公开数据集的中心平台	🔗
Kaggle Datasets	综合	机器学习竞赛与开放数据集	🔗

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🌐 AI 社区与资讯

社区与论坛

社区	描述	链接
Hugging Face	AI 模型、数据集、应用的开源社区	🔗
Reddit r/MachineLearning	机器学习英文社区，最新研究讨论	🔗
Reddit r/LocalLLaMA	本地 LLM 运行爱好者社区	🔗
ModelScope（魔搭社区）	阿里巴巴 AI 模型开源社区	🔗
AI研习社	国内 AI 学习交流社区	🔗

必关注博客与新闻

资源	描述	链接
OpenAI Blog	OpenAI 官方研究博客	🔗
Google DeepMind Blog	DeepMind 最新研究成果	🔗
Anthropic Research	Claude 背后的 AI 安全研究	🔗
Lilian Weng's Blog	OpenAI 研究员的高质量技术博客	🔗
Sebastian Raschka's Blog	ML 研究员的高质量技术博客	🔗
The Gradient	AI 研究深度分析媒体	🔗
AI Weekly	AI 行业周报	🔗
机器之心	国内领先 AI 科技媒体	🔗
量子位	国内 AI 资讯媒体	🔗
新智元	国内 AI 前沿资讯	🔗

GitHub 精选仓库

仓库	描述	链接
awesome-machine-learning	机器学习资源汇总，GitHub Stars 极高	🔗
awesome-deep-learning	深度学习资源汇总	🔗
awesome-llm	大语言模型资源汇总	🔗
awesome-langchain	LangChain 资源汇总	🔗
LLMSurvey	LLM 综述论文及相关资源	🔗
Awesome-Chinese-LLM	中文大模型资源汇总	🔗
open-llms	可商用的开源大模型列表	🔗
awesome-mcp-servers	MCP 服务器资源汇总	🔗
awesome-deepseek-integration	DeepSeek 集成与应用汇总	🔗

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