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| OpenAI | 目前最前沿的闭源AI科技公司，GPT-4系列 | 官网 |
| Anthropic | Claude系列模型，注重AI安全 | 官网 | Claude |
| XAI | 马斯克的AI公司，产品叫Grok | 官网 |
| Midjourney | 目前最成功的AIGC图像公司 | Discord |
| Stability AI | 开源众多模型的AI科技公司 | 官网 |
| Mistral AI | 强大的开源模型提供商，Mixtral系列 | 官网 |
| Google DeepMind | 谷歌Gemini系列模型 | 官网 |
| Perplexity AI | 结合搜索引擎的AI问答工具 | 官网 |
| ElevenLabs | AI语音合成和克隆 | 官网 |
| Suno AI | AI音乐生成 | 官网 |
| Pika | AIGC视频 | 官网 |
| Runway | AIGC视频，Gen-3 Alpha | 官网 |
| LumaAI | AIGC 3D和视频，Dream Machine | 官网 |
| HeyGen | AI视频翻译和数字人 | 官网 |
国内AI公司
| 公司/产品 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| 智谱.AI | GLM系列模型，清言对话 | 官网 |
| 百度文心一言 | 百度的大语言模型 | 官网 |
| 阿里通义千问 | 阿里的大语言模型，Qwen系列 | 官网 |
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AI新闻追踪 AI News Tracking
| 名称 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
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| VentureBeat AI | AI行业新闻和分析 | 链接 |
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网站博客 Blog
| 名称 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
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| OpenAI Research | OpenAI研究博客 | 链接 |
| DeepLearning.AI Blog | 吴恩达创办的AI教育平台博客 | 链接 |
| The Batch | DeepLearning.AI的每周AI新闻通讯 | 链接 |
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论文 Papers
- 国际顶级会议: ICCV、CVPR、ECCV、SIGGRAPH
- Google Scholar: 学术论文搜索引擎
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- arXiv.org: 预印本文章服务器，最新AI研究论文
- AI Research Papers: Andrej Karpathy创建的论文筛选工具
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- DeepLearning.AI: 吴恩达创立的AI专业学习平台
- edX: 哈佛、MIT等名校的AI和机器学习课程
- Fast.ai: 实用的深度学习课程，注重实践
- freeCodeCamp: 免费学习AI和机器学习
开发工具 Development Tools
AI编程工具 AI Coding Tools
| 名称 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic官方命令行AI编程工具 | 官网 |
| Cursor | 基于AI的代码编辑器，支持多种模型 | 官网 |
| GitHub Copilot | GitHub AI编程助手 | 官网 |
| Cline | VS Code AI编程助手插件 | GitHub |
| Aider | 命令行AI编程助手 | GitHub |
| Continue | 开源AI代码助手 | 官网 |
RAG框架 RAG Frameworks
| 名称 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| LangChain | 构建基于LLM应用的流行框架 | 链接 |
| LlamaIndex | 数据索引和检索框架，优化RAG实现 | 链接 |
| LangGraph | LangChain的有状态应用框架 | 链接 |
| Haystack | 端到端RAG框架，用于文档搜索 | 链接 |
| LLMWare | 企业级RAG管道统一框架 | 链接 |
| PathwayLLM | 动态RAG框架，支持实时数据同步 | GitHub |
| RAGFlow | 基于深度文档理解的RAG引擎 | GitHub |
MCP协议与工具 MCP Protocol
| 名称 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| MCP (Model Context Protocol) | Anthropic推出的AI应用连接标准协议 | 官网 |
| MCP Servers | 丰富的MCP服务器集合 | GitHub |
| FastMCP | 快速构建MCP服务器的Python框架 | GitHub |
本地部署工具 Local Deployment
| 名称 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| Ollama | 轻量级本地模型运行工具 | 链接 |
| LM Studio | 一站式大语言模型运行与测试环境 | 链接 |
| vLLM | 高性能LLM推理引擎 | GitHub |
| llama.cpp | CPU优化的LLM推理库 | GitHub |
| Text Generation WebUI | 开源LLM Web界面 | GitHub |
| LocalAI | 本地AI模型API服务 | GitHub |
| Ollama WebUI | Ollama的Web界面 | GitHub |
Agent框架 Agent Frameworks
| 名称 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| LangGraph | 构建有状态multi-actor应用 | 链接 |
| AutoGen | 微软开发的多智能体对话框架 | GitHub |
| CrewAI | 角色扮演Agent框架 | GitHub |
| Semantic Kernel | 微软开发的LLM集成框架 | GitHub |
| MetaGPT | 多角色Agent框架 | GitHub |
| Phidata | 开源Agent开发框架 | GitHub |
视频博主 Content creators
哔哩哔哩 (B站)
- 秋叶，青龙圣者，大江户战士: 早期B站AI图像分享者
- 跟李沐学AI: 深度学习、AI领域大神
- 里奥__: AIGC、CV方向论文解读
- 深度之眼官方账号: AI教程
- AI算法工程师Future: 新算法新模型咨询
- KnowingAI知智: AI概念可视化，科普向
- Jason陪你练绝技: AIGC 3D，nerf, 3DGS
- 数字黑魔法: AI底层和文字模型
- -Zho-: 时效性强，开源工作
- 林粒粒呀: Python学习入门
YouTube
| 频道名称 | 内容特点 | 链接 |
|---|---|---|
| StanfordOnline | 吴恩达的各种AI课程 | 链接 |
| FreeCodeCamp | PyTorch深度课程等 | 链接 |
| Prompt Engineering | 通用AI信息 | 链接 |
| Olivio Sarikas | AI绘画信息 | 链接 |
| Aitrepreneur | 通俗易懂，应用层面 | 链接 |
| 3Blue1Brown | 数学、AI可视化 | 链接 |
| Corbin Brown | 大语言模型深度应用 | 链接 |
| Scott Detweiler | ComfyUI教程 | 链接 |
| Two Minute Papers | 最新AI研究简介 | 链接 |
| Sentdex | Python和机器学习教程 | 链接 |
| Matt Wolfe | AI工具和趋势 | 链接 |
下载模型 AI Models
| 平台 | 特点 | 链接 |
|---|---|---|
| CIVITAI | 全球AI图像模型分享网站 | 链接 |
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Awesome LLM
综合资源列表
- Awesome-LLM: 大语言模型资源精选列表
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- Awesome DeepSeek: DeepSeek模型相关资源
实践建议 Practical Advice
初学者路线图（2026版）
- 基础知识学习: Python编程、基础数学（线性代数、概率统计）
- 掌握AI编程工具: 学习使用Claude Code、Cursor等AI编程助手
- 机器学习入门: 完成吴恩达的机器学习课程或其他入门课程
- 深度学习进阶: 学习神经网络和Transformer架构
- 实践LLM应用: 使用Claude、GPT等API构建简单应用
- 学习RAG技术: 理解检索增强生成原理和实践
- 探索Agent开发: 学习使用LangGraph构建有状态AI应用
- 参与开源社区: 在GitHub上参与AI开源项目
如何高效使用大语言模型
- 学习提示工程: 掌握有效的提示词编写技巧，提高模型输出质量
- 组合工具使用: 将LLM与其他工具和API结合，扩展其能力
- 批判性评估输出: 始终对模型输出保持批判思考，验证其准确性
- 迭代改进: 通过不断调整提示和参数，优化模型表现
- 关注最新发展: 定期关注模型更新和新技术，保持知识更新
构建LLM应用的最佳实践（2026版）
- 使用AI编程工具: Claude Code、Cursor等工具可大幅提升开发效率
- 选择合适的模型: 根据任务复杂度、成本和延迟需求选择模型
- 采用RAG架构: 对于需要专业知识或最新信息的应用，优先使用RAG
- 利用MCP协议: 通过MCP连接外部服务和数据源
- 实现Agent模式: 对于复杂任务，使用LangGraph构建多Agent系统
- 评估系统表现: 建立客观的评估指标，持续监控模型表现
- 考虑伦理与安全: 注意数据隐私、输出审核和负责任使用
- 优化成本: 使用混合策略（简单任务用小模型，复杂任务用大模型）
前沿趋势 Emerging Trends (2026)
技术发展趋势
| 趋势 | 描述 | 代表项目 |
|---|---|---|
| 小型高效模型 | 1B-10B参数的小型模型性能持续提升，推理成本大幅降低 | Mistral 7B, Qwen2.5, DeepSeek-V3 |
| 多模态AI | 原生多模态模型统一处理文本、图像、音频、视频 | GPT-4V, Gemini 2.0, Claude 4 |
| Agent架构 | 自主AI代理能够执行复杂任务链，支持工具调用和协作 | LangGraph, AutoGen, CrewAI |
| 长上下文窗口 | 模型支持越来越长的上下文，从32K扩展到1M+ tokens | Claude 4, Gemini 2.0, Grok-2 |
| 推理优化 | 量化、蒸馏、MoE等技术让模型更快更便宜 | GPTQ, AWQ, Mixtral 8x7B |
| RAG 2.0 | 结合知识图谱、多模态检索的下一代RAG系统 | GraphRAG, Multi-modal RAG |
| 本地部署普及 | 消费级硬件可运行高质量开源模型 | Ollama, LM Studio, llama.cpp |
应用层趋势
| 趋势 | 描述 |
|---|---|
| AI编程助手 | Claude Code、Cursor等工具大幅提升开发效率 |
| MCP协议生态 | Model Context Protocol统一AI应用连接标准 |
| 垂直领域Agent | 专门化Agent用于编程、数据分析、内容创作等 |
| 端侧AI | 手机、PC等终端设备直接运行AI模型 |
| AI工作流自动化 | 从单次交互转向长期运行的自动化流程 |
| 多Agent协作 | 多个AI Agent协同完成复杂任务 |
2026值得关注的技术
- Claude Code: Anthropic推出的命令行AI编程工具，支持MCP协议
- DeepSeek-V3: 国产高性能MoE模型，开源社区热烈讨论
- MCP (Model Context Protocol): AI应用连接的标准化协议
- LangGraph: 构建有状态AI应用的标准框架
- RAGFlow: 新一代深度文档理解RAG引擎
- vLLM: 高性能推理引擎，大幅降低部署成本
学习建议更新
2026年学习重点：
- 掌握AI编程工具: Claude Code、Cursor等工具成为必备技能
- 学习Agent开发: 理解多Agent协作和状态管理
- 理解MCP协议: 参与构建MCP服务器生态
- 关注开源模型: Qwen、DeepSeek等国产模型快速崛起
- 实践RAG应用: 从简单RAG到GraphRAG、Multi-modal RAG
- 学习模型部署: Ollama、vLLM等本地部署技术