分布式训练指南：一份全面的分布式训练最佳实践指南，教你如何编写分布式Pytorch训练代码，诊断训练中的错误，并充分利用所有可用资源。

从零开始编写并训练大语言模型的教程，旨在为对语言模型和深度学习感兴趣的开发者提供系统的学习资源。

为深度学习爱好者提供从基础到进阶的实践教程，包括Jupyter Notebook形式的代码，支持在云平台上执行，涵盖神经网络、变分自编码器等多个深度学习主题

nki-samples是一个为AWS Trainium和Inferentia芯片优化的机器学习编程环境，提供高性能的NKI语言和指令集架构，支持深度优化，包含23个示例内核，适用于从基础到高级的优化示例，并集成Neuron Profiler，用于性能瓶颈分析。

HappyAI是一个支持多种模型的AI助手，专注于写作、编程和聊天，为用户提供个性化和便利的体验。

一个为机器学习研究量身定制的GitHub模板，帮助研究人员快速搭建高效、规范的项目架构。

Lora是一个用于移动设备的本地大语言模型，其性能可与GPT-4o-mini相媲美。它提供无缝的SDK集成，确保完全隐私且不进行数据记录，同时支持飞行模式。用户可以尝试我们的应用程序并构建自己的Lora驱动应用。

推荐系统入门指南，全面介绍了工业级推荐系统的理论知识，如何基于TensorFlow2训练模型，如何实现高性能、高并发、高可用的Golang推理微服务。

这本书帮助读者系统地解决机器学习问题，通过“边学边编码”的方式强化对机器学习建模过程的理解，涵盖数据处理、特征工程到模型优化的全流程，并通过实际案例引导读者掌握正确的思维方式。

使用复数的自动微分技术，深入探讨了自动微分在复数运算中的应用，包括Wirtinger导数、链式法则的修改以及不同的梯度约定，特别强调了在实现自定义梯度传播规则时对复数值的重视

Codey.ai是一个专注于编码的AI聊天助手，提供准确高效的编程支持。用户可以通过输入编码问题或任务，快速获得帮助。

AI Development Assistant是一款计算工具，旨在将AI技术融入软件工程流程，帮助开发任务、进行计算，并提供多语言支持，促进AI与人类开发者之间的协作，以改善项目结果。

LM-Kit.NET是一个高层次的推理SDK，旨在将先进的生成式AI能力集成到.NET应用中。它为C#和VB.NET开发人员提供了文本补全、自然语言处理和翻译等功能。

JAX是由Google开发的开源数值计算库，专为研究者和开发者设计，结合了数值计算和机器学习。它支持自动微分与硬件加速，在Transformer模型训练中性能较PyTorch提升30%，广泛应用于AlphaFold等前沿研究。JAX通过XLA编译器优化计算图，支持并行计算和动态控制流，使代码既高效又灵活。

Phasma.ai是一个基于AI的双重写作和编码编辑器，专为文档处理和翻译设计。它提供了任务链功能，以简化和增强写作任务。具备处理大规模翻译和代码编辑的能力，适合作家、编辑和开发者使用。

infra.new 是一个AI助手，专为配置AWS、GCP和Azure上的云基础设施而优化。它可以生成完整的Terraform和CI/CD设置，允许用户通过聊天界面自定义预构建的基础设施模板，支持从GitHub导入以更新或优化现有配置，并能连接团队的Terraform注册表以自定义代码生成。

GPTBox是一款集成ChatGPT和DeepSeek的生产力工具，直接嵌入Windows任务栏，旨在提升文本生成效率和工作流程。用户可以通过键盘快捷键访问AI功能，以提高工作效率。

Kie.ai提供经济实惠的DeepSeek R1 API，旨在实现强大的推理和实时流处理。它具有强大的安全性和无缝集成，非常适合进行数学、编码和逻辑分析等复杂任务。非常适合开发者、初创公司和寻求高效AI解决方案的团队。

Oyeeah是一个综合性的AI工具平台，旨在通过先进的AI技术帮助用户进行内容创作、数据分析和自动化。它提供了一整套工具，适用于AI内容生成、图像处理、编码辅助等多种任务，旨在提升生产力和创新能力。

Build Your Own AI 为开发者提供实用的见解和示例代码，专注于构建真实世界的AI应用，涵盖大型语言模型(LLMs)和提示工程等概念。

Sherpa Coder是一个VS Code扩展，允许开发人员直接在编码环境中与OpenAI助手进行聊天，从而提升生产力。它使开发者能够在不切换应用程序的情况下进行协作、编码和整合AI支持。

Build Your Own X 是一个开源技术学习平台，旨在帮助用户从零开始构建各种技术项目，涵盖编程语言解释器、数据库、操作系统、网络协议、机器学习框架、游戏引擎等多个领域。项目提供丰富的学习资源和实践教程，适合初学者和有经验的开发者，旨在通过动手实践提升技术理解和应用能力。

Jugemu.app提供访问领先的AI模型，如ChatGPT、Claude和OpenAI o1，用户可以比较和试用这些模型的能力，特别适用于内容创作等任务。

Trae是一个自适应AI集成开发环境，帮助用户更快地完成项目。用户可以用自然语言描述项目需求，Trae会自动构建项目；也可以上传设计文件，Trae会将视觉概念转化为干净、可工作的代码。同时，Trae在用户编码的过程中学习项目模式，提供上下文相关的建议，以提高编码效率。

用 Rust 语言实现的 LangChain，提供了 LLM、Embeddings、VectorStores、Chain、Agents、Tools 等功能，并支持多种 LLM 和 VectorStores

从零开始构建具有LLaMA 1架构的2.3M参数大型语言模型（LLM），无需高端GPU，采用简化数据集和基础PyTorch实现。该项目旨在使更多开发者能够在资源有限的情况下，轻松构建和训练自己的语言模型，适用于研究和开发用途。

ViewOn.Ai是一个多AI平台，提供多种大型语言模型（LLMs），旨在提升各领域的工作流程和促进创新，使用户能够有效利用尖端AI技术。用户可以注册享受个性化功能以及对多种AI模型的无限制访问，适用于各种应用场景。

Backx.ai是一个旨在帮助开发者简化后端开发的AI平台，通过自动化和大型语言模型辅助工具，简化各种技术栈的生产就绪后端的创建、部署和维护。

高效稀疏注意力机制(NSA)的PyTorch实现，让模型训练更省时省力！该项目通过硬件对齐设计和原生可训练的特性，支持多种稀疏模式，灵活适配不同的深度学习任务，显著提高训练效率，减少资源消耗。

CodeCraft IDE是一个支持10种编程语言的AI驱动集成开发环境，旨在提高编程和协作效率，用户可以编写、优化并分享代码。