Feat: add readme template, strip redundant notebook metadat and enforce LF line embeddings

.gitattributes

@@ -0,0 +1,2 @@
+* text=auto eol=lf
+*.ipynb filter=nbstripout

README_ZH.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+<div align=center>
+  <h1>课程名称</h1>
+  <p><a href="./README.md">View English</a></p>
+</div>
+
+（1-2句话点名项目核心价值）项目仓介绍。
+
+## 📢 最新消息
+
+- 2025-10-21 「课程更新」：新增XXX课程，包含完整视频、课件及代码案例。（[查看详情](xxxx)）
+- 2025-10-18 「功能优化」：项目仓完成重构，查找课程资源更清晰，新增PR检查门禁，合入内容更规范。（[查看详情](xxx)）
+- 2025-10-10 「Bug修复」：修复xxxxxx问题，感谢@username的PR贡献。（[查看详情](xxxx)）
+
+## 前置知识
+
+在学习本门课程之前，您需要掌握：
+
+- Python基础
+- Linux命令基础
+- Jupyter基础
+- Docker镜像使用
+
+您可以通过前置学习考试（*待上线*）进行自检。
+
+## 环境准备
+
+为确保项目仓中实践代码可正常运行，推荐以下环境准备方式。更详细的环境准备指导详见[Wiki](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/wiki/Set-Up-Development-Environment)。
+
+### 直接安装依赖
+
+请先确保 Python 版本符合[课程要求](#版本维护)后，进入仓库根目录，执行：
+
+```bash
+pip install requirements.txt
+```
+
+### 使用Docker镜像（*待发布*）
+
+为方便开发者更加便捷地进行代码实践，节约环境准备的时间，我们提供了预装好的基础Dockerfile文件。课程的所有镜像可从[dockerfile](./dockerfile/)获取。本课程镜像文件信息如下，开发者可根据实际需求进行拉取：
+
+镜像基础使用教程详见环境准备Wiki中的[Docker镜像使用](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/wiki/Set-Up-Development-Environment)部分。
+
+## 课程内容
+
+| 序号 | 课节    | 简介             | 课程资源                  | 能力认证入口 |
+| :-- | :------ | :--------------- | :----------------------- | :---------- |
+| 1   | xxx     | xxx              | [PPT](跳转链接) · [代码](跳转链接) · [视频](跳转链接) · [云沙箱实验](跳转链接) · [学习路径](跳转链接) |  |
+| 2   | xxx     | xxx              | [PPT](跳转链接) · [代码](跳转链接) · [视频](跳转链接) · [云沙箱实验](跳转链接) · [学习路径](跳转链接) | [初级认证入口](xxxx) |
+| 3   | xxx     | xxx              | [PPT](跳转链接) · [代码](跳转链接) · [视频](跳转链接) · [云沙箱实验](跳转链接) · [学习路径](跳转链接) |  |
+| 4   | xxx     | xxx              | [PPT](跳转链接) · [代码](跳转链接) · [视频](跳转链接) · [云沙箱实验](跳转链接) · [学习路径](跳转链接) | [中级认证入口](xxxx) |
+
+## 版本维护
+
+项目随昇思MindSpore及昇思MindSpore NLP套件迭代同步发布版本，本项目仓每**半年**进行版本发布。
+
+| 版本名  | Python | MindSpore | MindSpore NLP |
+| :----- | :----- |:------ |:------ |
+| master | xxx    | xxx    | xxx    |
+| r1.0   | xxx    | xxx    | xxx    |
+
+## 常见问题（FAQ）
+
+详见Wiki中[FAQ](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/wiki/Developer-FAQ)。
+
+## 贡献与反馈
+
+欢迎各位开发者通过 [Issue](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/issues) 提交建议或 bug 反馈，也可直接发起 [PR](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/pulls) 进行Bug修复或代码贡献（提交前请参考提交规范，由Committer @username 完成评审合入），你的每一份参与都能让本项目更加完善。
+
+### 提交规范
+
+详见WIKI：[Issue与PR提交规范](https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/wiki/Contributing-Guidelines)
+
+### 贡献者展示
+
+向本项目的贡献者们致以最诚挚的感谢！
+
+<div align=center style="margin-top: 30px;">
+  <a href="https://github.com/mindspore-courses/step_into_llm/graphs/contributors">
+    <img src="https://contrib.rocks/image?repo=mindspore-courses/step_into_llm" />
+  </a>
+</div>

Season1.step_into_chatgpt/0.Course-Review/3-GPT.md

@@ -9,7 +9,7 @@ GPT-1是更早于BERT提出了预训练语言模型（Pre-train+Fine-tune）的
 ## 1. 课程回顾
 
 - Semi-Supervised Learning
-- Unsupervised Pretraining 
+- Unsupervised Pretraining
     - 模型预训练优化目标
     - 模型结构
 - Supervised Fine-tuning

Season1.step_into_chatgpt/0.Course-Review/5-Parallel.md

@@ -50,13 +50,13 @@
 
 - 内存优化
     1. 重计算
-    
+
         <div align="center"><img src="./assets/5.parallel/recompute.png" alt="recompute"></div>
 
         时间换空间：重计算技术可以不保存正向计算结果，让该内存可以被复用，然后在计算反向部分时，重新计算出正向结果。
-    
+
     2. 优化器并行——ZeRO
-    
+
         <div align="center"><img src="./assets/5.parallel/optimizer_parallel.png" alt="optimizer-parallel"></div>
 
         将参数和梯度分组放到不同卡上更新，再通过通信广播操作在设备间共享更新后的权值。

Season1.step_into_chatgpt/0.Course-Review/6-CodeGeex.md

@@ -70,11 +70,11 @@
 2. 目前的基准从多任务及多语言两个方面对模型进行评价
 
     - 多任务
-    
+
         通过不同应用场景进行评价，多使用CodeBLEU/BLEU评价相似性
 
     - 多语言
-    
+
         在不同编程语言下评价代码正确性，如HumanEval（仅支持Python）、MultiPL-E（支持16种语言，但为自动翻译并不支持多任务）
 
 3. HumanEval-X：新的多语言代码生成基准