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Prompt_Engineering 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。
22 prompt engineering techniques with hands-on Jupyter Notebook tutorials, from fundamental concepts to advanced strategies for leveraging LLMs.
cyberark / FuzzyAI
FuzzyAI
A powerful tool for automated LLM fuzzing. It is designed to help developers and security researchers identify and mitigate potential jailbreaks in their LLM APIs.
FuzzyAI 是用 Jupyter Notebook 编写的安全工具，面向安全研究与防护，主打功能完整、注重安全。
目前累计 1.6k star、220 fork，主要语言为 Jupyter Notebook，项目始于 2024 年，采用 Apache-2.0 许可。最近状态：已有一段时间未更新。适合：安全研究与防护人员。
中文介绍优先采用本站人工维护条目；无维护条目时依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经项目方确认，不构成选型结论。cyberark/FuzzyAI 是一个以 Jupyter Notebook 为主的开源项目，目前累计 1.6k star、220 fork，一年以上有维护。主要方向：人工智能、ai-red-team、fuzzing、jailbreak、jailbreaking、大模型。
依据 GitHub 公开字段（语言、主题、星标、提交时间）自动生成，未经人工逐项核实。README
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GenAI_Agents 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。
50+ tutorials and implementations for Generative AI Agent techniques, from basic conversational bots to complex multi-agent systems.
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RAG_Techniques 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。
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llama-cookbook 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。
Welcome to the Llama Cookbook! This is your go to guide for Building with Llama: Getting started with Inference, Fine-Tuning, RAG. We also show you …
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agents-towards-production 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发，主打适合生产环境。
End-to-end, code-first tutorials for building production-grade GenAI agents. From prototype to enterprise deployment.
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✅（已完结）超级全面的 深度学习 笔记【土堆 Pytorch】【李沐 动手学深度学习】【吴恩达 深度学习】【大飞 大模型Agent】
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