TL;DR
上海交大出品的大模型编程实践教程，30k+ Stars，涵盖微调部署、数学推理、GUI Agent、大模型对齐等核心主题
目标信息
风险提示
- 确认目标域名是否正确：
github.com - 优先访问 HTTPS（地址栏应显示锁形标识）。
- 谨慎输入账号、密码、验证码等敏感信息。
- 如来自不明来源，请勿下载或运行可执行文件。
Dive into LLM（动手学大模型）
github.com
Dive into LLM（动手学大模型） 是「开源项目 / 技术工具」分组里的常用入口，主要用于上海交大出品的大模型编程实践教程，30k+ Stars，涵盖微调部署、数学推理、GUI Agent、大模型对齐等核心主题。
- 适合场景：了解开源项目、学习技术实践、跟进大模型和开发工具生态。
- 使用建议：建议先查看 README、Star、Issue 和最近提交，再决定是否深入使用或二次开发。
- 演示亮点：可展示 Dove 的分组导航、图标卡片、搜索过滤、详情页富文本和外链跳转能力。
补充说明
《动手学大模型（Dive into LLMs）》系列编程实践教程，由上海交通大学《自然语言处理前沿技术》（NIS8021）和《人工智能安全技术》（NIS3353）课程讲义拓展而来，旨在提供大模型相关的入门编程参考。
核心内容：
- 编程实践导向：通过简单实践帮助快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究
- 系统化教程目录：涵盖微调与部署、数学推理、GUI Agent、大模型对齐、隐写术等多个前沿主题
- 国产化支持：新增国产化《大模型开发全流程》公益教程（含PPT、实验手册和视频），特别感谢华为昇腾社区的支持
- 持续更新：在原系列基础上持续增加新主题，保持内容与时俱进
- 公益性质：完全免费，面向学生和研究者
适合有一定编程基础、希望快速入门大模型技术并开展实践项目的学习者。