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大模型应用开发，最值得关注的信息源及必读文章

信息源推荐
1. OpenAI Build Hours(OpenAI 官方应用开发教程）: https://vimeo.com/showcase/openaibuildhours  
2. Answer.ai（大佬文章集合网站）: https://www.answer.ai/  
3. Lilian Weng's Blog（前 OpenAI 员工）: https://lilianweng.github.io/  
4. Hust Yichi's Blog（RAG 必读）: https://hustyichi.github.io/  
5. Hamel Husain's Blog （做应用必读）: https://hamel.dev/blog/posts/course/  
6. LangChain Blog（很多有意思的新应用）: https://blog.langchain.dev/  
7. AI Engineer YouTube Channel（AI Engieer 的 TED Talk): https://www.youtube.com/@aiDotEngineer/videos  
8. GitIngest (快速读一个 Git 项目）: https://gitingest.com/  

必读文章
1. 强化学习中的奖励黑客（Lilian Weng）: https://lilianweng.github.io/posts/2024-11-28-reward-hacking/  
2. LLM 评测必读（Hamel Husain）: 
  https://hamel.dev/blog/posts/llm-judge/
  https://hamel.dev/blog/posts/evals/ 
3. 提示工程必读（MedPrompt 研究论文）: https://arxiv.org/abs/2311.16452  
4. LLM 的物理学（Bilibili 视频）: https://www.bilibili.com/video/BV1Yw4m1k7nH/  
5. OpenAI 官方喂饭1（YouTube 视频）: 
    https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y
    http://youtube.com/watch?v=XGJNo8TpuVA
6. 大模型应用开发: https://www.oreilly.com/radar/what-we-learned-from-a-year-of-building-with-llms-part-i/
8. TextGrad 解析（YouTube 视频）: https://www.youtube.com/watch?v=Qks4UEsRwl0  
9. 检索增强生成（RAG）最佳实践: 
  https://arxiv.org/abs/2407.01219
  https://www.bilibili.com/video/BV1UM4m1D7L3
  https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch/blob/main/rag_from_scratch_1_to_4.ipynb
10. GPT 原理（Andrej Karpathy)：https://www.bilibili.com/video/BV1ts4y1T7UH

工程师 跑者  我超越了昨天的自己，哪怕只是那么一丁点儿，才更为重要。  在长跑中，如果说有什么必须战胜的对手，那就是过去的自己。

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