按兴趣浏览，循来源深入。
Black Forest Labs 发布 FLUX.3 Image Klein，开放蒸馏版（16 步、无 CFG）和 base 版（50 步、CFG）两个权重，首日起即可在 Diffusers 中运行。单模型支持文生图、多参考图生图和 bounding box 布局控制，蒸馏版在 H100 上约 2 秒生成 1024×1024 图像，提供 fp8r 和 nvfp4 量化权重及 DreamBooth LoRA 训练脚本。
推荐理由：官方教程给出两个开放权重的显存占用和 H100 实测生成耗时，还拆解了架构细节，方便评估部署成本。
Datawhale 团队基于 Stanford CS336 (Spring 2026) 推出中文本土化课程 diy-llm，在线阅读地址为 https://datawhalechina.github.io/diy-llm/。课程共 16 章，覆盖分词器、MoE、GPU 高性能编程、分布式训练、Scaling Laws、数据工程、RLVR、多模态等内容，配套 6 个作业（手搓大模型、Triton 实现 FlashAttention-2、数据处理、GRPO 对齐、模型评估等），并加入 Qwen、DeepSeek 等国产模型案例。文档提供中英双语与 PDF 下载，采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可。
推荐理由：斯坦福 CS336 的中文本土化课程，16 章配 6 个作业，覆盖从 tokenizer 到 RLVR 的完整 LLM 构建链条，适合想系统上手的学习者。
作者用 HuggingChat 里的 ML Intern 在几天内自制了 7 个开源模型（含 citrus-disease-vlm-instruct、Huggy LoRA、Pocket rewriter 0.8B、Agate 4-step 等），总算力成本约 103 美元。文中公开全部提示词（GitHub 仓库 yvrjsharma/ml-intern-prompts），并总结了三条关键写法：让 Agent 先报基线再训练、先跑小规模冒烟测试、设定预算上限并要求超支前请示；例如 citrus 项目用 3,017 张标注图微调 Qwen3.5-2B，测试集准确率从基座 14.9% 提升到 52.8%，成本约 1.90 美元。
推荐理由：作者把 7 个提示词原样公开，预算上限、基线对比和冒烟测试的写法可以直接搬到自己的 Agent 训练项目里。