文章指出，用AI写代码做出应用并不难，难的是构建能承受百万请求、兼顾速度与成本的可靠系统。作者推荐7本免费书籍：Chip Huyen的系统设计、Stas Bekman的工程手册、李博杰的AI智能体、Drobiazkin的LLM架构、Kiely的推理工程、Kyi的图解推理以及DeepMind的扩展模型，建议按需选读，并强调AI系统工程能力日益重要。

本文推荐了五本免费数据科学书籍，强调理论和模型的重要性，涵盖基础、机器学习和统计推断，适合希望深入学习的读者。

本文推荐了五本关于大型语言模型（LLMs）的免费书籍，涵盖基础知识、自然语言处理、系统视角、可解释性和网络安全，适合希望深入了解LLMs的读者。

这篇文章介绍了5本免费的统计学书籍，涵盖了数据专业人员所需的各个方面，以实践为导向，包括数据采样、描述统计、概率与随机变量、正态分布、置信区间、假设检验、线性回归、卡方分布等。书籍还详细介绍了如何使用Python进行统计分析。