精选有明确学习目标、前置条件和动手练习的教程、项目与制作复盘。先看适不适合自己，再参考热度，中文优先。
社区作者的工具教程、开发经验与项目案例。
图生图、ControlNet 与创作过程，跟着作者练。
从真实作品了解镜头、素材和团队工作流。
热度排序在同平台、同指标内比较；未获取的数据不记为 0。视频显示已核对的播放快照；未获取播放量的课程可在“社区精选优先”下查看。编辑标为已过时的资料在所有排序中都排在最后；各条热度的核对日期可能不同。
社区共建的中文图文教程，结合模型原理、代码与实践学习。适合希望理解原理并进一步动手的读者。
作者书籍的配套教学代码与 Notebook，从文本数据、注意力、GPT 结构逐步进入预训练、分类和指令微调。适合已会 Python、想看清模型内部计算过程的学习者。
作者边讲边写的系列课程及 Notebook：从反向传播进入字符级语言模型，再到 GPT 与分词器。适合愿意亲手推导并调试代码的人。
大语言模型论文的一手发布源，每个工作日更新数十到上百篇。直接浏览噪声较大，建议先用 Hugging Face 每日论文筛选，再回到这里看原文与版本记录。预印本未经同行评审，引用时注明版本号。英文。
更新不频繁，但每篇都是被广泛引用的系统综述，主题包括思考与推理、奖励作弊、幻觉、扩展律等，适合用来入门一个研究方向，再顺着参考文献深入。英文长文，免费阅读。
《从零构建大语言模型》作者的长文通讯，常做新模型架构对比、推理技术和论文精讲，兼顾代码与直觉，是理解“新模型到底改了什么”的高质量二手来源。Substack 平台，部分文章可能需付费订阅，请以页面为准。英文。
社区投票筛选的每日、每周、每月热门论文，附论文、代码、模型和讨论链接，比直接刷 arXiv 噪声低。适合每周浏览一次、挑一篇深读。热门不等于结论可靠，深读时仍要看实验设置。英文，需能访问 Hugging Face。
中文讲授的最新前沿课：AI Agent、上下文与 Harness Engineering、Flash Attention 与 KV Cache、超长输入、模型自我修正与自我成长，作业涉及模型编辑、模型合并、测试时扩展和 flow matching，是追踪前沿的中文导读课。视频在 YouTube，需能访问。
出自 Open LLM Leaderboard 和 lighteval 团队的一线经验：如何设计自动评测、用好人工评测与 LLM 裁判、排查可复现性问题，是学习“评测”的最佳单篇材料之一。GitHub 旧版已停止维护并迁到此页面。英文，需能访问 Hugging Face。
在小模型上完整练一遍后训练：指令微调与聊天模板、基准与领域评测、DPO 偏好对齐、视觉语言模型微调，每单元约 3-4 小时，全课约 20 小时，成本可控。目前已发布 1-4 单元，其余单元标注为计划中。英文，需能访问 Hugging Face，建议有 GPU。
中文全栈路线：从词向量、Transformer、手写 Llama2 式结构，到 LoRA/QLoRA、DPO、量化、DeepSpeed、FastAPI 部署和 CLIP/LLaVA 多模态，一套教材覆盖 L4 的大部分主题。可在 GitHub 或在线文档站阅读。免费，采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议。
每年更新的深度学习短课，覆盖序列建模、计算机视觉、生成模型、强化学习和大规模训练，实验包含“微调一个大模型”，适合作为多模态与生成模型的入门。每年一版，具体开课与视频上线时间以课程官网为准，课件和视频公开，实验代码采用 MIT 许可。英文。