该文档致力于汇总高质量 AI 学习资源，减少信息分散与重复，便于协作维护与持续更新。
学习路径
本知识库按以下结构组织：
- AI 数学基础：线性代数、概率统计、微积分与优化、信息论、数值分析
- 大模型基础：深度学习、PyTorch、CUDA、Transformer、Embedding、入门课程
- 强化学习：RL 基础、思维链 COT、GRPO
- 基座大模型：数据集、训练、微调、部署、评测、模型结构
- 多模态大模型：LLaVA、QwenVL、ViT、MLLM
- 推荐系统：学习路径、实战项目、论文资源
- Agent：大模型智能体
- 生成模型：Diffusion Models
- 方法论学习：科研指南、论文阅读
- 杂项工具：开发工具、平台使用