Karpathy GitHub 上最重要的 5 个仓库：从零学习 AI 基础
本文介绍了 Andrej Karpathy 的 GitHub 上五个最具教育价值的仓库：micrograd、nanoGPT、minGPT、llm.c 和 nanochat。这些仓库以极简和清晰著称，帮助学习者从零理解神经网络、反向传播、GPT 架构、底层实现和完整的 LLM 系统。文章强调了主动学习的重要性，并提供了实践学习路径，帮助读者从基础原理到实际应用建立直觉。
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如何成为一名机器学习工程师：完全指南
本文是一份详细的机器学习（ML）工程师学习路径指南。作者首先纠正了被动观看视频的学习误区，提出“两遍学习法”以建立深刻的技术理解。文章明确了ML工程师与数据科学家及研究员的区别，强调工程实现能力。随后，作者将学习路径分为两个阶段：第一阶段利用 3Blue1Brown 的视频构建数学直觉，涵盖神经网络、梯度下降、反向传播及 Transformer 架构；第二阶段（文中截断处未完）预告将通过 Andrej Karpathy 的课程来提升代码实现能力。
Andrej Karpathy 与 GPT 七年演进：理解 Transformer 与 LLM 架构
文章回顾 Andrej Karpathy 在 OpenAI 七年间见证 GPT 从 1.17 亿参数增长到万亿参数的历程，强调 Transformer 是近 50 年计算领域最重要的架构。内容深入浅出地讲解 LLM 内部机制：文本被切分为 token 并映射为高维嵌入向量，模型通过注意力机制（Q、K、V 矩阵）学习上下文语义；Kaplan 提出的缩放定律证明性能随参数规模可预测提升；大模型还涌现出上下文学习、思维链推理等未显式编程的能力。作者指出 LLM 不是工具而是基础设施，真正赚钱的是理解底层架构并在此基础上构建的人。
小白入门：Hugging Face vs GitHub 测评与零基础学习路径
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斯坦福开源 STORM：给它一个主题，自动生成带引用的长报告
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