关于 LLM 视觉教程，帮助我们理解复杂 AI 概念的问题

今天发现其 GitHub 仓库上更新补充了一些关于 LLM 视觉教程，帮助我们理解复杂 AI 概念的问题。 这系列教程保持以往书中的可视化风格，通过精美图解讲解 Transformer、Mamba 等高级概念，让抽象理论变得超直观。

GitHub：

包括如下主要内容：

- 通过视觉化图解深入讲解 Transformer LLM 工作原理；

- 直观解释模型量化技术，理解如何高效部署大模型；

- 图解 Mamba 和状态空间模型的创新设计与优势；

- 讲解专家混合系统(MoE)如何实现更大规模模型；

- 可视化解析 Stable Diffusion 图像生成技术原理；

- 深入剖析 DeepSeek-R1 和 LLM 推理能力与 Agent 系统。

在开始这份教程学习之前，建议大家先看完《动手学模型》这本书籍后再来看这里的补充。