学习它。去制造它。为他人运输它。
概览
这个课程补上了这个差距。503节课。20个阶段。~320小时。Python、TypeScript、Rust、Julia。每节课都附带一个可重复使用的工件：一个提示词、一个技能、一个代理、一个MCP服务器。免费、开源、麻省理工学院。你不仅仅学习AI。你是自己构建的。端到端。手工完成。 截至2026-06-07，过去30天 有150,639名读者 ·241,669次页面浏览量 · 大多数AI材料都是零散地教学的。这里有论文，那里有微调帖子，还有别处有华丽的代理演示。这些碎片很少对齐。你发布一个聊天机器人，却无法解释它的损失曲线。你给代理挂钩了一个函数，但无法说明调用它的模型中注意力的作用。 这套课程是主干。20个阶段，503节课，四种语言：Python、TypeScript、Rust、Julia。一端是线性代数，另一端是自主群。每个算法都是从原始数学构建的。反向推进。分词器。注意。代理循环。
概述（AI 翻译）
实现模型内部结构、检索流水线和代理运行时。测试它们，检查故障，并保存代码和评估结果。
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免费、开源、麻省理工学院。你可以在网站上学习，或者通过运行本地代码来学习。
542节课。20个阶段。Python、TypeScript、Rust、Julia。
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学习路径
| 路线 | 开课 |
|---|
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README
以下为原文 README 节选，完整内容请查看原文。
Implement model internals, retrieval pipelines, and agent runtimes. Test them, inspect failures, and keep the code and evaluation results.
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542 lessons. 20 phases. Python, TypeScript, Rust, Julia.
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