30课可视化通关AI：从零手搓RAG

AI教育赛道目前两极分化：要么太浅（3Blue1Brown好看但离工程远），要么太深（FastAI直接上代码）。aipath的差异化在于每个概念都做成可交互的playground，比如直接调temperature看top-k采样变化，这种"可操控的直觉"比看视频效率高得多。

跟同类项目比，它对标的是Andrej Karpathy的神经网络零到一，但aipath覆盖到了RAG和LLM应用层，路线更贴近2024-2025年的工程需求。175 stars说明还在早期，但14个fork里如果有教育科技团队，这个交互引擎本身值得拆出来复用。

最适合两类人：一是技术管理者需要快速补齐AI认知缺口，二是前端/全栈工程师想转型AI应用开发但看到PyTorch就头大。不过要注意它用纯JavaScript实现，和真实生产环境（Python生态）有断层，学完需要补一道工程迁移的课。