OpenAI 出品的深度强化学习教学资源,包含入门介绍、经典论文、练习和算法实现。
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面向中文读者的 AI 科研入门指南,涵盖升学选择、科研问答、入门项目、学习路线和论文卡片。
这是一份写给刚进入大学、想了解 AI 与科研的学生的指南。内容涵盖科研入门问答,包括为什么做科研、如何找方向、如何联系老师,并附带入门项目、代表论文、课程和工具推荐。
指南按研究方向组织,覆盖大语言模型、Agent、计算机视觉、多模态、生成模型、强化学习、世界模型和具身智能等十个方向,每个方向都有简介、发展脉络和术语。论文卡片链接到原文及相关项目,另提供术语与会议速查。
同一套内容发布为三个版本:支持全文搜索的 GitHub Pages 网站、社团知识库版和个人主页版。内容以 Markdown 维护,可通过 Issue 和 PR 参与补充与修正。
安装 Node.js 22 或更高版本
安装依赖
npm ci构建网站
npm run build在浏览器中打开构建好的指南
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
OpenAI 出品的深度强化学习教学资源,包含入门介绍、经典论文、练习和算法实现。
社区整理的计算机科学经典论文目录,附带阅读与讨论的链接。
运行在 Obsidian 中的个人 AI 智能体框架,由 Claude Code 协调多个助手智能体,并以自动维护、可引用的本地知识库作为长期记忆。
微软开源的 LLM 智能体框架,自动化数据驱动的研发流程,包括论文复现、模型与因子实现和 Kaggle 式实验。
纯 Markdown 技能文件,让 Claude Code、Codex 等 LLM 智能体自动完成机器学习研究循环。
开源的 AI/ML 科研智能体工作流,从研究想法出发,经过实验规划、编码、执行与独立评审,产出可用于论文写作的证据材料。