AI/ML 所需的线性代数知识（完整路线图）
本文旨在消除从事 AI/ML 工作对数学博士学位的恐惧，提供了一份精准的线性代数学习路线图。文章分为五个阶段：从标量、向量、矩阵等基础概念，到特征值、SVD（奇异值分解）等核心机器学习数学工具，再到连接微积分的梯度与雅可比矩阵。作者强调了掌握这些概念对于理解神经网络、PCA、推荐系统及 LoRA 微调等技术的重要性。
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这是一份关于 PyTorch 训练流程的单页速查表。文章通过代码示例和原理解析，深入浅出地讲解了张量的核心概念、矩阵乘法、自动求导机制、反向传播以及梯度下降优化过程。同时涵盖了 `nn.Module` 常用组件如 Linear、ReLU 和 GELU 的使用，旨在帮助开发者快速理解深度学习引擎的运作原理。
Ilya 推荐的 30 篇 AI 论文清单：30u30 拆解学习项目
Ilya 曾推荐一份包含 30 篇论文的 AI 学习清单，称读懂即可掌握当下 AI 90% 的要点。30u30 项目将这份清单拆成 30 天课程，一天一篇，从 RNN、LSTM 学到 Transformer，最终到 ChatGPT 背后的 RLHF。每篇配有大白话讲解、'讲给 5 岁小孩听'的速览、从零实现的代码及配图，每天还附 5 道练习题。代码可在普通电脑 CPU 上运行，适合想转 AI 方向的学生或想理解 ChatGPT 原理的用户跟随学习。
免费的AI课程全指南：350+课程、5000+讲座替代你的学位
作者因厌倦在YouTube、Google和大学网站间费力搜寻AI学习资源，整理了一份完全免费的AI课程大全，涵盖350多门课程和5000多个讲座。内容按主题分类，包括深度学习、机器学习基础、优化、强化学习、概率图模型、贝叶斯深度学习、医学影像、图神经网络、NLP、语音识别、计算机视觉等14个方向。课程来源包括Geoffrey Hinton、Andrew Ng、Andrej Karpathy、Richard Socher等名师在多伦多大学、斯坦福、牛津、MIT、CMU、DeepMind等机构的经典课程，并附有课件和视频链接。
AI 的演进：从规则执行到自主行动
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人工智能/机器学习数学基础与学习路径
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Zero to AI Engineer — The Roadmap Nobody Explains Properly
本文提供了一个为期14周的实战型AI工程师学习路线图，旨在解决初学者“只学不做”的困境。文章从环境搭建开始，详细列出了从AI基础、机器学习、深度学习到现代LLM工程及Agent开发的最佳免费资源（如OpenAI/Anthropic官方课程、Karpathy的教程等）。路线强调通过GitHub项目实践来理解原理，最终掌握部署与评估技能，真正从零开始构建可用的AI系统。
如何利用神经网络在交易中获得优势：量化交易框架指南
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本文探讨了递归语言模型作为一种新的推理范式的重要性。RLM 通过将模型自己的提示视为可检查、切片和递归查询的环境，直接结合了推理和工具使用。文章回顾了推理和工具使用的历史发展，从思维链到 ReAct，再到 OpenAI o1 和 Claude 的工具使用。最新研究显示，RLM 在长上下文、记忆和长推理任务中表现出色，克服了传统单次前向传播的局限。
MIT 三巨头写了14年的计算机视觉教材免费开放：从古希腊视觉理论讲到 NeRF
MIT 三位教授 Torralba、Isola 和 Freeman 合著的《计算机视觉基础》开放免费在线阅读，全书 55 章历时 14 年写成，完整穿越深度学习革命。本书刻意不追踪 SOTA，而是强调当代方法深植于视觉与 AI 的历史脉络，从古希腊视觉理论一直讲到 NeRF。全书按问题背景、数学与信号处理、神经架构与统计建模、几何与运动、应用与研究素养五条主线编排，统一了经典视觉方法与深度学习，还包含研究方法论与社会伦理内容。作者认为它有望成为下一代 CV 标准入门教材，但不覆盖扩散模型与多模态大模型最新进展。
用一部全动画视频开始学习 GPU 编程（Triton 系列）
作者发布了一个全动画形式的 GPU 编程系列讲座首集，时长约一小时，通过可视化方式讲解 GPU 工作原理。内容涵盖：GPU 在计算机中的位置（PCIe、NVLink、集群）、NVIDIA H100 内部结构（SM、张量核心、共享内存）、线程/warp/block/grid 概念、内存体系（SRAM、DRAM、HBM、缓存）、延迟隐藏与核融合等优化技术，以及 Triton 的设计理念。还介绍了 FlashAttention 如何优化注意力计算。讲座无需 CUDA 或硬件背景，后续将推出 Triton kernel 编写和推理优化等课程。
凿构周期律 · 数学系列（二十五）人类精神的荣誉
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斯坦福机器人学免费课程：6个月成为机器人学习工程师的学习路径
作者整理了一份利用斯坦福免费公开课程资源、历时6个月成为机器人学习工程师的自学路径。斯坦福将大量机器人学课程发布在YouTube上，讲师包括NVIDIA自动驾驶研究高级总监、Physical Intelligence联合创始人及Tesla Optimus AI负责人。该路径包含7门课程共119讲、约95小时视频、2本免费教材、6个可在家用笔记本上完成的练习项目，以及可选的122美元机械臂。学习顺序遵循斯坦福正式课程体系：先数学基础（线性代数），再机器人物理结构、感知、规划，最后是学习方法，避免了自学时无序观看导致的低效问题。
