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。
从词嵌入、向量到生成下一个词，建立 Transformer 的图形直觉。提供中文字幕，适合想理解大模型内部结构的学习者。
用可视化理解查询、键、值和多头注意力。先看 Transformer 入门，再尝试解释一个词如何结合前文获得含义。
中文课堂入门，从生成式 AI 的基本概念建立学习起点。适合先理解名词，再开始使用各类工具。
从偏见及使用场景认识语言模型的局限。适合补充 AI 素养，并练习辨别哪些输出仍需查证。
对照几类经典图像生成方法，理解 AI 生图、生视频背后的不同思路。适合已经用过生成工具、希望进一步学原理的读者。
区分长文本、知识库检索与模型微调，先理解给 AI 提供资料的几种方式，再决定后续学习路线。
从深度学习的基本问题和应用建立概念，再沿作者的免费教材学习算法与代码。适合希望从工具使用继续了解技术原理的读者。
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。
中文论文精读的标杆：逐段讲解 Transformer、GPT、CLIP、Llama 3.1、Sora 等经典与新论文，示范“怎么读一篇论文”。最近一期录制于 2025 年 1 月，更新已放缓，但方法论长期有效。仓库汇总了 B 站与 YouTube 视频链接。