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No 1.  博士之路经验总结：系统性整理了博士生涯中的核心问题和参考资料，涵盖学术观、科研训练、文献阅读、论文写作、科研绘图等重要主题，提供了大量实用建议和经验分享 No 2.  AI Engineering Hub：一个综合性的AI工程学习资源库，包含多个实用项目示例如股票分析代理、多模态RAG系统、实时语音机器人等。提供深入的LLM和RAG教程，以及各类AI代理应用的实践指南，适合不同水平的学习者参考和实践 No 3.  micro_llama：一个极简的LLAMA 3语言模型实现，仅用180行代码完成了完整功能。基于8B参数版本的LLAMA 3架构，主要用于教学目的。虽然代码简洁，但仍需要15GB模型空间和30GB运行内存。通过Jupyter notebook形式展示，便于学习者理解大语言模型的核心原理 No 4.  RAG Cookbooks：高级检索增强生成(RAG)技术合集，包含10种先进RAG实现方案的详细教程。从基础的Na ………………………………