💡 如果你对 大语言模型（LLM）的推理能力 感兴趣，这个教程可以帮你 深入理解并实践 如何从头开始实现一个具备推理能力的 AI 模型。
📖 课程地址
🔗 Hugging Face Reasoning Course
👉 http://huggingface.co/reasoning-course
🚀 课程亮点
🧠 推理能力解析：如何让 LLM 具备逻辑推理和数学能力？
📊 数据集训练：如何准备 & 训练推理相关的数据集？
⚙️ 模型架构设计：如何优化 Transformer 以适应推理任务？
🚀 高效推理优化：如何提升 LLM 的计算效率？
🛠️ 实践案例：借鉴 DeepSeek-R1 等开源推理模型的设计思路。
🎯 适合谁学习？
✅ AI/ML 开发者：想深入研究 LLM 推理能力 的工作机制。
✅ NLP 研究人员：想了解如何改进大模型在 数学 & 逻辑推理 方面的表现。
✅ 开源 LLM 贡献者：希望为 Hugging Face 或其他社区做贡献的人。
🔥 为什么值得学习？
Hugging Face 官方出品，内容专业可靠。
结合最新前沿技术，紧跟 DeepSeek、GPT-4o 等新一代模型的发展趋势。
免费开放，无需付费，即可学习并应用到自己的项目中！