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一个开源的 AI 学习资料库，主要整理了人工智能、机器学习、深度学习、搜索系统、推荐系统、广告系统等领域的学习资料。

这是一个精心整理的关于上下文学习相关论文的列表，旨在为研究人员和学者提供便利。

NotionNext是一个基于NextJS和Notion API实现的个人网站开源项目，支持多种部署方案的静态博客，无需服务器，适合非程序员使用。

minRLHF是基于minGPT构建的最小化RLHF实现，包含一个0.8M参数的积极情感推文生成模型HappyGPT和文本摘要项目。该项目简洁易懂，提供完整的训练和推理功能，适合学习和研究RLHF技术。

一个深入研究Apollo自动驾驶框架的项目，旨在帮助开发者理解和使用Apollo平台。

一套评估大语言模型AI研发能力的任务集合，包含7个具有挑战性的任务，涵盖Rust代码编程、GPT-2微调、嵌入修复、LLM训练优化、GPU内核优化等领域，每个任务都有明确的评分标准和基准分数，用于测试AI代理与人类专家的能力对比

MongoDB官方生成式AI应用案例集合，包含RAG管道、AI智能体和行业特定用例的完整实现。提供与LlamaIndex、Haystack和LangChain等框架集成的实践教程，涵盖客服聊天机器人、HR助手、推荐系统等多个场景，展示MongoDB作为向量数据库、运营数据库和记忆提供者的应用。

Impacket 是一组用于处理网络协议的 Python 类，专注于提供对数据包和某些协议（例如 SMB1-3 和 MSRPC）的低级编程访问。

Nixiesearch是一个混合搜索引擎，结合了传统文本搜索和语义搜索的最佳特性，专为云原生环境设计，支持自动扩展，并且能够通过机器学习模型对搜索结果进行优化。

从自动微分开始完全从头开始GPT-2训练，一个快速且功能完备的深度学习库，使用Python和NumPy编写

DeepSpeed Chat是一个开源项目，其功能是将完整RLHF流程加入到模型训练中，并提供类ChatGPT模型。该项目适用于各种规模的高质量类ChatGPT模型的训练，并可在微软开源中心中获得资源。

Fiddler Auditor 是一个用于评估语言模型鲁棒性的工具，旨在测试大规模语言模型（LLM）和自然语言处理（NLP）模型，识别模型中的弱点，并在将其部署到生产之前减轻潜在的对抗结果。

GPT-Migrate 将存储库从一种语言/框架转换为另一种语言/框架，支持多种编程语言和框架的自动化迁移，保留原有代码的逻辑和结构，同时提供迁移后的代码质量检查，并允许用户自定义迁移规则，具有良好的可扩展性。

Lilac是一个开源工具，主要用于人工智能分析、结构化和清理非结构化数据。它可以在各种领域，包括机器学习中使用。

CatAI是一个可以在本地运行的AI聊天助手，用户可以通过简单的Web API与其交互，支持GGUF模型，具有轻量级和易于部署的特点。

借助世界上最大的单体中文NLP大模型——浪潮 源1.0，做出的可以跟人类玩“剧本杀”的AI。该项目利用先进的中文自然语言处理技术，能够参与剧本杀游戏，提供丰富的互动体验。AI支持多种场景和角色设定，并具备自我学习能力，能够根据用户反馈不断优化，提升游戏的趣味性和参与感。

由S-Lab、南洋理工大学和上海人工智能实验室联合发布的文本驱动的人物视频生成技术，能够根据用户输入的文本描述生成高质量的人物视频，支持多种风格和场景，提供用户友好的操作界面。

这是一个使用 Rust 从头开始开发的 Web 浏览器，旨在通过构建浏览器深入了解其工作原理，尽可能避免使用外部库。