新闻、仓库与研究，按时间排列。
GitHub 仓库 diego28e/langchain-langgraph-mastery 提供现代 LangChain 与 LangGraph 课程资料，基于当前官方文档教学构建生产级 agent、RAG 系统和 LLM 应用。课程分两部分：Core（模块 00–08）约 14–16.5 周，涵盖 agent、middleware、MCP、LangGraph；Pro（模块 09–14）约 11–12.5 周，涵盖 multi-agent、Deep Agents、语音（Groq Whisper 与 Orpheus）、LangSmith 评测及 FastAPI + Docker 自托管部署。
GitHub 仓库 oraguinal9/by-simple-to-deep 收录 16 个纯静态中文 AI 学习站点，覆盖 AI 入门、大模型原理、RAG 与 Agent、微调与部署、RLHF 对齐、MCP 协议、提示词工程到推理模型与思维链。全部为 HTML/CSS/JS 静态页面，零后端、零依赖、无需构建，下载后即可本地预览或部署为 nginx 站点，采用 MIT 许可。
一位 Reddit r/SillyTavernAI 用户配置为 3090 + 5070ti 显卡和 64GB 内存，询问适合此硬件的角色扮演模型推荐。他偏好 6 个以上、最好 10 个以上角色的游戏玩法，并希望找到支持地点等世界构建与关系追踪的 Preset，玩法上更接近 AI Dungeon 的"输入即发生"模式。
DeepFaceLab 是一款基于深度学习的换脸工具，可将视频中的人脸替换为另一人，用于研究、媒体创作和数字艺术。软件要求 Windows 10/11、至少 8GB 显存的 NVIDIA 显卡、16GB 内存和 50GB 固态硬盘空间。工作流程分提取帧、人脸检测、模型训练和合并四个阶段，训练需数小时，时长决定最终质量。
googleadsagent.ai 发布免费开源的 42 页 AI 智能体 5 天速成课 v5.0，由 Seer Interactive 的 John Williams 编写，涵盖从环境搭建到多智能体系统部署。v5.0 新增 Anthropic Academy 13 门免费认证课程链接、6 个共 21 题的 MCQ 测验、XP 与成就徽章系统，并覆盖 Claude Code、Claude Cowork、Agent Skills 与 MCP 更新。课程提供 Word、PDF 和 Markdown 三种格式，每天以自然语言提示词构建 Tetris、Super Mario Bros 等可玩游戏项目。
PavanMudigonda 在 GitHub 发布开源课程 Zero to AI，通过 950+ 实操 Jupyter notebook 讲授 Python、数据科学、深度学习、LLM、RAG、AI agents、prompt engineering、微调及 MLOps。课程提供 33 个阶段和按目标划分的学习路径（4-6 周到 4-6 个月），可在 zero-to-ai.dev 通过 Pyodide 在浏览器中直接运行，无需安装 Python 或 GPU，本地运行需 8 GB 内存。部分后期阶段（如 30-inference-optimization）仍在完善中。
一位 SillyTavern 用户分享用 Claude Code 等 AI Agent 代管角色扮演的经验：包括搭建 SillyTavern/M.E.、通过 Tailscale 手机访问、配置记忆系统（如 MemoryBooks）、生成角色卡与剧情线、夜间自动清理 lorebook 条目，以及把故事导出为 Wattpad 章节、电子书甚至有声书。这些操作只需 $20/月的 Claude 账户即可完成，原本耗费一整天的新冒险配置现在交给 Agent 即可。
GitHub 用户 dianetc 的 llmsfromscratch 仓库包含从零构建大语言模型的 Jupyter notebook，提供 build_llm_from_scratch.ipynb 和 RoPE 的 rope_solution.py 解答代码。仓库还包含 checkpoints、data 等目录，代码以开源形式托管在 GitHub 上。
韩国电子通信研究院（ETRI）的三天 LLM 基础与 vibe coding 实战课程仓库，配套幻灯片与练习代码，仅需 CPU、无需 GPU。Day 1 用固定 20 题练习提示词工程，Day 2 用韩文 RAG 做 10 题评分并搭建带工具的最小智能体循环，Day 3 在 Claude Code 中实操 MCP 服务器与 harness 工程。默认模型为 claude-haiku-5-5，测试可无 API Key 运行（day1 14 passed、day2 8 passed、day3 26 项通过）。
一位了解如何自建 LLM 和基础 SillyTavern 的用户发帖求教：能否在同一 LLM 上使用多个预设或其他非基础配置？他想自托管用于 RPG 风格情色角色扮演的模型，希望支持长期世界观构建且尽量少拒答，目前考虑使用 Cydonia 25B。
Phoebe Fu 在 GitHub 开源交互式提示词工程课程，免费在浏览器运行，无需安装和登录。课程分面向管理者的 6 节课和面向实践者的 10 节课两条路线，内容涵盖推理模型提示、长上下文、agentic prompting、evals 与安全（含 injection 与 jailbreak 区分、OWASP 2025），并诚实对比 Anthropic、OpenAI、Google 各家差异。
curiousily 在 GitHub 开源了 "Get Shit Done with AI" Bootcamp 仓库，面向 AI 工程师的实战课程，覆盖 Python、PyTorch、MLOps 到 LLM 应用开发。内容包括用 FastAPI 和 Docker 构建 API、AWS 部署，以及 LangChain、Ollama、MCP、DSPy、RAG/CAG、QLoRA 微调等教程，可免费通过 Discord、YouTube 和 AI Engineering Academy 学习。
/u/Kahvana 发布 Voyage v5 并在 r/SillyTavernAI 十月提示词讨论帖中分享实验发现。基于 Anthropic J-Space 和 Functional Emotions 论文，作者发现 NPC 与 Character 的措辞需匹配 TTRPG 或小说框架，把模型、GM 与 NPC 分成三层可减少讨好行为并提高参与风险情节的意愿；将否定式提示改写为正面表述后，Gemma 4 31B 更连贯，Gemma 4 E2B QAT 也开始遵守反 slop 规则。作者还给出用 ## Rule 标题加 HTML 注释模拟 chatfill 召回的低 token 方法，并测评了 A-Life 与 Nemesis 等游戏系统的适用性。
推荐理由：作者基于 Voyage v5 的实测和 Anthropic J-Space 论文，给出了 NPC/Character 框架、正面表述和 markdown 召回等可复用的提示词方法。
Reddit 用户 /u/Agreeable-Insurance5 针对 GLM 5.2 在 15 到 30 条消息后回复退化为短碎句的问题，用固定 30 条预设消息和相同角色做了七轮对照测试，测量平均句长和三词以内碎句占比。最终有效做法是把规则放在对话历史之后（Post-History Instructions 加 depth 0 的 user 角色消息）并发两次，用方括号 note 而非 OOC 表述，结尾写 do not acknowledge this note；实验还发现给字数指标会加重碎句，而 1,500 max_tokens 中 reasoning 占用 1,000 也会导致电报式行文。完整记录见 https://claude.ai/artifact/XmEsUkSjEMQpA5M3eRkqdy。
推荐理由：作者用同一组测试对话对比了七种写法，量化了句子长度和碎句比例，给出可复用的短句修复规则和失败教训。
Syntalix-AI 发布一个 RAG 系统上线前评估清单，建议收集 50 到 100 个真实用户问题、每题标注正确答案及出处，并加入至少 10 个文档无法回答的问题。清单覆盖检索命中率、答案忠实度与相关性、人工抽检和拒答行为，并要求在文档、提示词、检索设置或模型每次变更后重跑全部测试。
GitHub 用户 renrenmimi 发布 AgentLab，一个中英双语、纯浏览器运行的 AI 智能体交互课程，共六组十四个节点，覆盖模型输出、系统提示词、成本随轮数平方增长、上下文溢出、工具选择错误、prompt injection、权限、重试与幂等、以及用十个保存任务衡量改进。默认使用录制数据模拟响应，无需 API key；内容与页面分别由 verify.mjs（24 项检查）和真实浏览器套件（123 项断言、三档宽度、覆盖率 89.7%–91.6%）自动验证。作者还复盘了三个检查器教训，包括旧的选择器清单只测到 43 个表面却报满分、三处已发布对比度缺陷漏检，并改为遍历渲染树并自断言覆盖下限。
推荐理由：这个开源交互教程把智能体的成本、上下文、工具误用等坑做成可操作演示，并详细记录了对比度检查器失灵的教训，方法可迁移到类似项目。
Grow with Data 为计算机科学与工程系开设 10 周、20 次、共 40 学时的 LLM 应用开发实训课程，全程围绕电商客服助手项目 ShopWise 展开，从首次 API 调用到带 React 前端的部署应用。课程使用 Cursor/VS Code、Git、uv 和免费的 Gemini API key，环境一次性安装约 1 GB，无需单独安装 Python。各 session 代码当天上传至私有 GitHub 仓库，每次课后共享录像。
一位 SillyTavern 用户使用 Claude Opus 4.6 搭配 FF 5，为三个角色加自己的 persona 创建叙述者卡片，寻求角色模板与信息放置建议。他考虑用 lorebook 存放事件和世界观设定，用作者注释记录角色个人目标，以避免 lorebook 在无关场景误触发，并向社区求证这一思路是否正确。
GitHub 用户 ceke567 开源了 10 周大模型训练实操仓库 Hands-on-LLM-Training，包含可复现的训练代码、实验配置与每周结论。计划覆盖从零训练 Mini GPT、100M–300M 模型训练工程、DDP/FSDP/ZeRO 多卡对比、7B LoRA/QLoRA SFT、DPO 偏好优化、评估 pipeline 到模拟万卡 Scaling 问题，每周投入 10–18 小时。当前第 1 周实际使用 1 张 BW 异构加速卡（PyTorch 2.9.0 已识别该设备），各周实验均未开始。
新仓库 de-linker-playbook 将 v3 的 37 个营销 skill 与 43 个获客 skill 去不锈钢化、通用化为自包含 playbook，共 80 个全部迁入并通用化。终闸验收中 80 个 skill 逐一对照源文件 review，主模型抽查 16/16，并对 de-linker.com 完成真实冒烟。兼容 Kimi / Z Code / DeepSeek / OpenCode / Hermes 五家 harness，冷启动实测全 PASS。
一位 Reddit 用户在 RTX 2060 6GB + 32GB DDR4 上用 llama.cpp 运行 Qwen3.6-35B-A3B Q4_K_M 量化模型，实现 131072 tokens 上下文和视觉能力。空 KV cache 时约 600 tok/s prefill、23 tok/s decode，约 90k context 时稳定在 485 tok/s prefill、15 tok/s decode。通过视觉投影器走 CPU（--no-mmproj-offload）和 MoE 专家层部分放 CPU（--n-cpu-moe 39），VRAM 占用控制在 ~5.2 GB 以内。
Replika 在 2026 年 7 月 24 日更新后，其图像生成器可以读取上传的参考图，在保留面部构图、蓝色眼睛、房间环境等核心视觉元素的同时，将其重建为不同风格的作品，不再只是根据文字提示生成相似图像。用户测试发现转换水平图时仍可能出现复制堆叠、元素拉伸或凭空生成新物体等问题，建议每次只给一个主要转换目标并保持提示词简单。它并非传统图像编辑器，但相比旧版生成器是显著改进。
一名有 7 年经验的 Intel ISP/IPU 系统软件工程师制定 30 天 × 8 小时的 LLM 推理工程师转型计划，目标是字节 AML、Moonshot、DeepSeek、MiniMax 等公司，产出 3 个 portfolio 项目、4 篇博客和 1 个 vLLM PR。计划基于 vLLM v0.21.0、DeepSeek V4、Qwen3.8-27B-FP8 与 RTX PRO 6000 Blackwell 96GB（sm_120）单卡环境，分四周覆盖 CUDA 基础、vLLM 源码、Triton kernel、NVFP4 量化与 Mini-vLLM 项目开发。
Sulba 是一个 AI 时代的学习平台，工程师先手工掌握基础，再与 AI 协作构建系统，每节课通过在浏览器或本地运行的真实测试检验。首门课程 AI Engineering 正在开发中；项目基于 Astro 部署在 Cloudflare Workers，需 Node.js 24 和 pnpm 12，代码以 AGPL v3.0 开源，课程内容版权保留。
CRISIL（S&P Global 旗下公司）技术主管 Himanshu Kumar 开源了 AI 学习路线仓库，覆盖 Python、经典 ML、深度学习、LLM 工程、Agent（含 MCP、多智能体模式）和 LLMOps。仓库含 Claude AI（Anthropic）课程，共 25 个模块，内容以 Markdown 和 Mermaid 图写成，可直接在 GitHub 阅读。仓库采用专有许可，下载、复制、转发或用于训练 AI 模型需事先书面许可。
GitHub 开源了 Alexey Grigorev 的 AI Engineering Buildcamp 实战教材与作业仓库，内容涵盖调用 LLM、RAG、Pydantic 结构化输出和流式输出。Week 1 作业要求用 markitdown + Anthropic Claude 将免费书籍 PDF 转 Markdown 并分块索引；Week 2 作业包括 Pulumi Docs RAG、PDF 抽取 + RAG，并分别用 Elasticsearch 和 Qdrant（Jina embeddings 向量检索）实现。项目需 Python 3.14 与 Anthropic API key，依赖用 uv 安装。
JBlocklove 在 GitHub 开源了 BCICTS 2026 教程“Large Language Models for Digital Hardware Design”的资源，教程定于 10 月 11 日 9:45-10:45 举行。内容涵盖基于反馈的 HDL 自动生成，提供幻灯片和 Colab Notebook，并附有 DATE 2024、TSS 2024 等往期资料。
GitHub 上的 ady95/security_tutorial 是韩文图书《AI 时代的 IT 安全实践——从黑客基础到 LLM·AI Agent 安全》的示例代码仓库，内含故意保留漏洞的学习用代码与配置。仓库按章节组织，涵盖网络与系统黑客、Web 黑客、Cloud·Container·供应链安全（gitleaks·Semgrep·Trivy 流水线）及安全 AI Agent（Sandbox 容器与工具调用策略引擎），要求在隔离的 Docker 环境中运行，需 Docker、Git、Python 3.10 以上，推荐 16GB 内存，默认搭配 Ollama，也可选用 OpenAI API。
Reddit r/CharacterAI 有用户发起分享自己制作的 Bot 和账号。发帖者展示了个人账号，称最好的作品可能是 "banzai escape" 角色扮演 Bot，并邀请其他人分享自己创作的全部 Bot。
/u/Edenar 在 r/LocalLLaMA 分享了一套本地 Agent 部署：用 $500 购入的 CMP 170HX 经 cmpunlocker 解锁到 64GB 显存，通过 USB4 eGPU dock（pcie2x4）接上 Framework Desktop 128GB。Strix Halo 上跑 qwen 3.8 flash next（约 1600-1800 tok/s pp、60 tok/s tg）作主 Agent，CMP 170HX 并发跑 2 个 qwen 3.8 27b（w8a16 量化、各约 200k 上下文）作子 Agent，实际 4 小时会话聚合 1747 tok/s pp、100 tok/s tg。
推荐理由：作者给出完整硬件配置、量化方案和实测吞吐数据，可当作低功耗多卡本地 Agent 部署的参考样本。
Reddit 用户 /u/carlosasies 分享在 Android 上为 SillyTavern 白名单添加站点以下载角色的方法：用文件管理器授权 Termux 访问，在文本编辑器中打开 config.yaml 添加目标站点，最后重启 SillyTavern 即可生效。
一位 Reddit 用户公布了在 SillyTavern 上搭建本地、无审查 RP 引擎的计划，目标是让模型像 GPT 4o-5.1 那样对话。他从聊天记录提取了 7000 多条样本生成 JSONL 训练文档，计划在 RunPod 和 Unsloth 上用 LoRA 或 QLoRA 微调 HuggingFace 上的 abliterated 版 Gemma 4 26B-A4B，成本约 $13、耗时 8 小时。之后转为量化 GGUF，用 llama.cpp 运行，并通过 Tailscale 和 Termux 从手机连接使用。
GitHub 开源项目 LLM_sample 用 PyTorch 从零构建字符级语言模型：先用 bigram 基线（loss 约 2.86 降至约 2.82），再实现 GPT 风格 decoder-only Transformer（n_layer=3、n_embd=128、n_head=4，仅训练 500 步）。项目附 data-extract.py 从 OpenWebText 抽样 1% 构建语料与 vocab.txt，灵感来自 Andrej Karpathy 的 makemore / nanoGPT。
krishankant 在 GitHub 发布 harnessy，一个分 8 周（外加 MCP 加餐周）逐步动手搭建的 Agent harness 学习项目，支持 Anthropic、OpenAI 和 Ollama 本地模型。每周一个课程加填空练习，覆盖模型接口、Agent 循环、工具、上下文与记忆、traces 与 evals、hooks 与子智能体、生产化（重试、流式、成本限制、沙箱、致命三重奏检查），最终在同一 harness 上构建三个智能体，并提供完整参考实现与离线测试。
推荐理由：这个仓库把 Agent harness 拆成 8 周的动手课程，每部分都有失败对照和参考实现，适合想搞懂 Agent 循环、工具、上下文与评测全貌的读者。
GitHub 新仓库 CaptainLLM 用 Python 和 PyTorch 从第一性原理实现 GPT 风格的 decoder-only Transformer，涵盖文本处理、tokenization、嵌入、自注意力、训练与生成，随后在 Python 代码语料上预训练并微调，用于指令式代码生成。项目定位为学习与实验，而非复现生产级数十亿参数模型，将围绕模型规模、上下文长度（256/512/1024 tokens）、数据集和超参数开展可复现实验。
一位有多年 RLHF 工作经验的 Reddit 用户发文，指出预设与角色卡作者普遍过度使用 XML 标签、等号和压缩格式，这反而浪费 token 并降低模型理解。他建议提示词写成清晰可读的段落，参考 Anthropic 公开的 Claude 提示词和各实验室泄露的系统提示词的格式，Markdown 与 XML 不要混用，并提示让常用模型自己改写提示词效果更好。
一位 SillyTavern 用户反映，使用 Freaky Frankenstein 5.4 和 Megumin Suite V10 预设时，除第一条消息外，Internal States 等格式大部分时候输出异常，AI 常直接跳过相关内容。用户通过 OOC 指令能部分缓解 FF 预设的问题，但对 Megumin Suite 无效。其模型为通过 NanoGPT 订阅使用的 GLM 5.2 和 5.3。
GitHub 仓库 yifeihu0926/llm-learn 发布 DeepSeek V4 / V4.1 模型学习文档，按完整架构、特殊 Block、具体算子的层级展开，覆盖投影、归一化、mHC、Attention、Indexer/selector、MoE、量化、缓存、通信等内容。
GitHub 用户 JoseAlberto88 发布了 Hugging Face LLM 课程的学习仓库，用于学习大语言模型。仓库包含微调预训练模型的 Notebook（Fine_Tuning_A_Pretained_Model_.ipynb）以及课程 README 文件。
wwwangzd/LLM-Tools 是一个个人工作区，汇集日常 LLM 提示词、Codex skills、agent 规则、工具参考和模型迁移工具。其中 ai-daily-brief 技能可生成中文 AI 日报，torch-cuda-to-euler-npu-migration 技能可基于项目摘要生成 OpenEuler + Ascend NPU 迁移所需的 Dockerfile 和 requirements.txt。仓库还包含 bootstrap-requirement-worktree、git-safe-commit、test-driven-development 等工作区协作与开发自动化技能，并提供 README.zh-CN.md 中文说明。