从无名小卒到大模型（LLM）大英雄~ 欢迎关注后续！！！
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目前(2025-10-19)已经开始在写自己的书籍了，欢迎大家跟踪公众号--chaofa用代码打点酱油追踪更新～
当然也可以在 个人 blog——yuanchaofa.com 获取到全部内容
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如果本套教程对你有难度，可以看看 Hands-On Large Language Models CN(ZH) -- 动手学大模型，先使用
transformers入门，然后再来手把手自己实现大模型。
| 章节 | 文章解读 | 中文 Notebook 复制后可直接运行 | 视频讲解 (可点击) |
|---|---|---|---|
| 完全从零手写一个nanoGPT | todo |  |   |
| LLM MOE 的进化之路 | LLM MOE的进化之路，从普通简化 MOE，到 sparse_moe，再到 deepseek 使用的 share_expert_sparse_moe | |   |
| DeepSeek-MLA 算法-无矩阵吸收 | Part1: 从代码角度学习和彻底理解 DeepSeek MLA 算法 自顶向下方式深度解读 DeepSeek-R1，内含大量细节 | |   |
| DeepSeek-MLA 算法-矩阵吸收版 | Part2: 从代码和公式角度理解 DeepSeek MLA 的矩阵吸收 (Projection Absorption) | |  |
| 从零实现 GRPO (Agent RL），用于 Agentic RAG 训练 | RAG 进化之路：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG |  |   |
| 激活函数优化 | LLM activate function激活函数的进化之路，从 ReLU，GELU 到 swishGLU | todo | todo |
Renoise 是一个把 AI Agent 和画布放在同一个工作台里的 AI 视频、图片创作平台。不会写提示词也没关系：用大白话跟 Renoise Agent 说你想拍什么，它会追问细节、写好提示词、把需求拆成一组镜头，先出角色图再喂给后面每个镜头，保证人物不走样；生成前会列清每条任务的参数和要花多少积分，你确认了才提交。生成结果自动铺在旁边的画布上，想自己控场就直接在画布上连线、改节点，把上一镜的尾帧一键抽出来当下一镜的首帧，改好的节点还能拖回对话让 Agent 接着改。底层可选 Seedance、Kling、GPT Image、Nano Banana 等 29 个顶尖模型。学完大模型原理，不妨来看看一个 Agent 是怎么把多模态模型串成一条创作流水线的。 去 Renoise 试试
├── chapter01 # 不同章节的学习笔记，最终会形成一本书籍
│ ├── README.md
│ ├── ...
├── chapter02
│ ├── README.md
│ ├── train.py
│ ├── ...
├── src/
│ ├── hero/ # 最终自研实现的大模型等会放到这个地方；
│ ├── chapter01/ # 这里会存放 chapter01 的代码；
│ ├── chapter02/ # 这里会存放 chapter02 的代码；
│ ├── video/ # 录制视频的时候用到的代码；
├── README.md
陆续会更新，欢迎关注！！！
公众号是 blog 的备份，也是一种提醒方式，也可以➕我好友，但是更好的阅读体验需要是 blog。
最后欢迎大家使用 AIStackDC 算力平台，主打一个便宜方便（有专门的客服支持），如果你需要的话可以使用我的邀请链接: https://aistackdc.com/phone-register?invite_code=D872A9
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