bisheng 是一款开源的 LLM DevOps 平台。 该项目旨在赋能和加速大模型应用开发，帮助用户以最佳体验进入下一代应用开发模式。 其主要功能、关键特性和核心优势包括：

• 便捷：通过预置的应用模板，业务人员可以快速搭建智能应用。
• 灵活：提供数百种开发组件，并支持可视化且自由的流程编排能力。
• 可靠与企业级：具备高并发下的高可用、实时运营及效果持续迭代优化等企业级特性。
• 产品应用广泛，包括分析报告生成、知识库问答、对话交互以及要素提取等多种场景。

vulhub/vulhubhttps://github.com/vulhub/vulhub

Stars: 16.4k License: MIT

vulhub 是一个基于 Docker-Compose 的预构建的易受攻击环境集合，无需事先了解 Docker，只需执行两个简单命令即可获得一个易受攻击环境。 该项目具有以下关键特性和核心优势：

• 提供多个预构建的容器化漏洞环境。
• 无需事先了解 Docker，安装简便。
• 每个漏洞/环境目录中都有详细说明文档。
• 可以在测试完成后轻松删除容器化漏洞环境。

注意：该项目仅用于测试目的，请勿将其用作生产环境！

LemmyNet/lemmyhttps://github.com/LemmyNet/lemmy

Stars: 12.9k License: AGPL-3.0

lemmy 是一个面向联合网络的链接聚合器和论坛。 该项目提供了一个类似于 Reddit、Lobste.rs 或 Hacker News 的网站，用户可以订阅感兴趣的论坛、发布链接和讨论，进行投票和评论。它是一个易于自行托管的去中心化替代品，不受 Reddit 等公司控制干预。 主要功能和优势包括：

• 开源 AGPL 许可证
• 可自行托管且易部署
• 具备 Docker 和 Ansible 支持
• 清晰、适用移动设备的界面设计
• 仅需用户名和密码即可注册登录
• 用户头像支持

google-gemini/cookbookhttps://github.com/google-gemini/cookbook

Stars: 3.3k License: Apache-2.0

cookbook 是 Gemini API 的指南和示例集合。 该项目主要功能、关键特性、核心优势包括：

• 提供 Gemini API 的指南和示例
• 包括快速入门教程，展示如何编写提示以及使用 API 的不同功能
• 提供可构建的实际示例
• 支持多模态 Gemini 模型，可以无缝地跨文本、图像、代码和音频进行推理
• 可用于开发各种应用程序
• 支持多种官方 SDK：Python, Node.js, Dart (Flutter), Android, Swift, Go

linyiLYi/bilibothttps://github.com/linyiLYi/bilibot

Stars: 2.5k License: Apache-2.0

bilibot 是一个由哔哩哔哩用户评论微调训练而成的本地聊天机器人。 该项目的主要功能、关键特性、核心优势包括：

• 通过微调训练生成本地聊天机器人
• 支持文字聊天和语音对话
• 使用 Qwen1.5-32B-Chat 模型进行文本生成
• 基于开源项目 GPT-SOVITS 进行语音生成
• 提供了详细的运行指南和参考链接，方便用户使用和定制化。

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一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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