AI-Frontiers 公#众#号：AI-Frontiers

摘要： 原文: https://mp.weixin.qq.com/s/TQQBL1dUdxO7A9AzbmwS-A 关于本书 该书系统介绍了 AI Agent 系统的各种设计模式，涵盖从基础到高级的 21 个核心模式，以及多个附录章节。主要内容包括 提示链、路由、并行化等基础模式 反思、工具使用、规划等进阶 阅读全文

摘要： 原文: https://mp.weixin.qq.com/s/4_6CBXMJhqmiYKSzsAXncg 人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF)是释放大语言模型（LLM）巨大潜力的关键，OpenAI在2020年发布的GPT 阅读全文

摘要： 原文： AI编程助手：Aider使用手册（中文版） Aider 是一个终端中的 AI 结对编程工具，支持云与本地大语言模型，能为大型项目生成代码库地图以理解代码结构，兼容 100 多种编程语言，集成 Git 自动提交变更，可在 IDE 中使用，还支持图像、网页、语音交互及代码 linting 与测试 阅读全文

摘要： 《The Smol Training Playbook: The Secrets to Building World-Class LLMs》由 Hugging Face 团队于 2025 年 10 月 30 日发布，详情见https://huggingface.co/spaces/HuggingFa 阅读全文

摘要： 原文：https://mp.weixin.qq.com/s/nfN0dWT3ZfDuW7ZGfaG6dA 学习资源 经典教材 《大模型算法：强化学习、微调与对齐》 原创 100+ 架构图，系统讲解大模型、强化学习，涵盖：LLM / VLM 等大模型原理、训练算法（RL、RLHF、GRPO、DPO、S 阅读全文

摘要： 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/cx3qY42Lp0L3RaSOgsH77A 1. 强化学习基本概念 强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为机器学习的重要分支，目标是让智能体（agent）与环境（environment）不断交互，学习任意 阅读全文