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附录 F　学习资源与社区

汇总 课程、博客、社区、中文资源，与大纲正文互补。链接需自行验证可用性。

官方文档与教程​

资源说明
Hugging Face CourseTransformer、微调、RLHF
PyTorch Tutorials深度学习基础
DeepSpeed Docs分布式训练
vLLM Docs生产推理
OpenAI CookbookAPI、Agent 模式
Google Gemma Docs边缘与多模态

高质量博客与通讯​

资源说明
Lil'Log (Lilian Weng)综述型（RL、Agent、扩散等）
Sebastian Raschka论文速读与实践
Hugging Face Blog工具与模型发布
Interconnects (Nathan Lambert)RLHF、对齐、工业观察
SemiAnalysis芯片与算力（系统视角）
Andrej Karpathy教育视频与 nanoGPT

论文聚合​

资源说明
arXiv cs.CL / cs.LG预印本
Papers with Code基准与实现
Semantic Scholar引用图谱
本仓库 paper-reading中文领读
本仓库 weekly-paper周刊

社区与讨论​

资源说明
Hugging Face Forums模型与工具
r/LocalLLaMA本地部署与量化
Latent Space Discord/Podcast工程师访谈
GitHub Trending开源模型发布
知乎 / 公众号中文解读（注意营销稿）

中文课程与书籍（选）​

资源说明
斯坦福 CS324 / CS336（各年网页）基础模型系统
《动手学深度学习》深度学习入门
本站点 LLMs 大纲结构化中文笔记
本站点 Agent Handbook docsAgent 应用

会议（跟踪前沿）​

会议方向
NeurIPS / ICML / ICLR机器学习综合
ACL / EMNLPNLP
COLM语言模型专会
OSDI / MLSys系统与推理

实践项目建议​

  1. 用 lm-eval 评测一个 7B 模型，提交可复现表格。
  2. 用 vLLM 部署并压测 TTFT vs 并发。
  3. 读一篇 tech-report 并写笔记到 paper-reading 风格。
  4. 实现 最小 Agent（3 工具 + 循环）+ 回归用例。

检查清单（自学 / 落地）​

步骤动作
1阅读官方 primary source（报告、博客、模型卡）
2固定 prompt 与解码参数，在自有验证集上建基线
3记录延迟、成本、上下文长度与是否启用思考模式
4与相邻章节对照，画出与上下游模块的数据流
5在 paper-reading 或本大纲相关节做深度笔记

常见误区​

误区澄清
公开基准 = 产品表现必须用业务端到端任务回归
长窗口 = 长理解需 Needle + 真实文档任务验证
单次实验可定论固定随机种子、数据版本与评测脚本

延伸练习​

相关章节​