北京
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上海交通大学发布了一个开源项目，把大模型的学习资料和实验代码汇整到了一起。项目名为 Dive into LLMs，覆盖从微调部署到安全对齐的 11 个关键研究方向。
这个项目针对的是机器学习研究人员搜集资料时的碎片化困境：理论材料散落各处，实战代码另需翻找。项目把两者放在同一处，学习资料与实验代码配套提供。
覆盖的研究方向里，包括模型蒸馏、越狱攻击和多模态智能体等前沿课题。学员不必在多个来源之间来回切换，按方向逐条推进即可。
项目还接入了产业界的配套内容：华为提供硬件专用课程，学员可以据此进行实际的设备部署和测试。从纸面理论到真机跑通，这一段由课程补上。
对想系统进入大模型方向的研究者来说，这份资源包的价值在于省掉了资料筛选的环节——方向已经列好，代码就在旁边。
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