https://txtmix.com/tags/%E6%95%99%E7%A8%8B/Recent content in 教程 on Text MatrixHugozh-cnSat, 23 May 2026 08:20:36 +0800https://txtmix.com/posts/tech/ai-engineering-from-scratch-complete-guide/Wed, 20 May 2026 20:00:00 +0800https://txtmix.com/posts/tech/ai-engineering-from-scratch-complete-guide/<h2 id="项目概览">项目概览</h2> <p><a href="https://github.com/rohitg00/ai-engineering-from-scratch" target="_blank" rel="noopener noreffer ">AI Engineering From Scratch</a>是一个从零开始学习AI工程的免费教程，由Rohit Gupta创建并维护。与其他教程不同，它不是简单罗列概念，而是<strong>真正带着你动手构建</strong>：从LLM基础到RAG实现，从提示工程到Agent开发，从模型微调到生产部署。</p>https://txtmix.com/posts/tech/ai-agents-for-beginners-microsoft-guide/Mon, 18 May 2026 19:56:00 +0800https://txtmix.com/posts/tech/ai-agents-for-beginners-microsoft-guide/<h1 id="ai-agents-for-beginners微软出品12课带你入门ai-agent开发">AI Agents for Beginners：微软出品12课带你入门AI Agent开发</h1> <p>当大模型的 API 调用已经变得稀松平常，下一个战场悄然转向了 <strong>AI Agent（AI 智能体）</strong>——让模型自主规划、调用工具、执行多步任务。但 Agent 开发涉及的概念众多：ReAct 循环、工具调用（Tool Use）、规划（Planning）、记忆（Memory）、多 Agent 协作……新手很容易被这些名词淹没。微软推出的开源课程 <strong>AI Agents for Beginners</strong> 正是为此而生——用 12 节系统课程，把 Agent 开发的核心知识逐一拆解，配合可运行的代码示例，让入门者真正动手落地。</p>https://txtmix.com/posts/tech/microsoft-ai-agents-for-beginners-course/Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0000https://txtmix.com/posts/tech/microsoft-ai-agents-for-beginners-course/<h1 id="ai-agents-for-beginners微软官方12课带你入门ai-agent开发">AI Agents for Beginners：微软官方12课带你入门AI Agent开发</h1> <p><strong>Stars: 63,153</strong> | <strong>今日: +21,138</strong> | <strong>Jupyter Notebook</strong></p> <p>GitHub: <a href="https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners" target="_blank" rel="noopener noreffer ">microsoft/ai-agents-for-beginners</a></p> <h2 id="一句话评价">一句话评价</h2> <p>微软出品、零基础友好的 AI Agent 开发课程，12 节课程覆盖从基础概念到生产部署的完整路径，配套代码示例支持 Azure AI Foundry、OpenAI 兼容接口（含 MiniMax 204K 上下文模型），提供 50+ 种语言翻译。</p>https://txtmix.com/posts/tech/datawhalechina-so-large-lm-guide/Thu, 23 Apr 2026 19:39:08 +0800https://txtmix.com/posts/tech/datawhalechina-so-large-lm-guide/<h1 id="datawhale-大模型基础从理论到实战的完整-llm-知识体系">Datawhale 大模型基础：从理论到实战的完整 LLM 知识体系</h1> <h2 id="项目概览">项目概览</h2> <p><a href="https://github.com/datawhalechina" target="_blank" rel="noopener noreffer ">Datawhale</a> 出品的 <strong>so-large-lm</strong>（大模型基础）是一个开源、系统、深入的大规模预训练语言模型（LLM）教程项目。截至 2026 年 4 月，该项目已获得 <strong>7,167 Stars</strong> 和 <strong>593 Forks</strong>，成为中文社区最具影响力的 LLM 学习资源之一。</p>https://txtmix.com/posts/tech/claude-cookbooks-anthropic-official-recipes-guide/Tue, 14 Apr 2026 11:30:00 +0800https://txtmix.com/posts/tech/claude-cookbooks-anthropic-official-recipes-guide/<h1 id="claude-cookbooksanthropic官方claude应用食谱库">Claude Cookbooks：Anthropic官方Claude应用食谱库</h1> <h2 id="1-学习目标">§1 学习目标</h2> <p>通过本文，您将掌握：</p> <ol> <li><strong>理解Claude Cookbooks的定位和价值</strong> —— 官方维护的实战食谱库</li> <li><strong>快速定位所需的代码示例</strong> —— 分类、RAG、工具调用、多模态等12大领域</li> <li><strong>将示例代码集成到自己的项目</strong> —— Python为主，概念可迁移到任意语言</li> <li><strong>了解Claude API的最佳实践</strong> —— Anthropic官方推荐的设计模式</li> </ol> <h2 id="2-原理分析">§2 原理分析</h2> <h3 id="什么是claude-cookbooks">什么是Claude Cookbooks</h3> <p>Claude Cookbooks是Anthropic官方维护的Claude应用实战代码库，收录了开发者贡献的各类应用场景代码片段。与官方文档不同，Cookbooks更注重实战，包含可直接复制使用的完整代码示例。</p>