AI to Data官网 – AI驱动的数据生成工具

SynthMoCap是一个无需标记的全息动作捕捉项目，提供合成数据集，支持身体、面部和手部数据，适用于动作捕捉研究，结合了最新的计算机图形学技术。

Grid.ai是一个专注于机器学习的平台，旨在使最先进的AI研究民主化，而不是关注基础设施。用户可以通过注册网站并参考提供的文档和教程来使用Grid.ai。

Einblick AI 是一个AI原生的笔记本，能够自动编写和修复代码，绘制美丽的图表，构建模型等。用户只需提供提示，Einblick的AI代理便能使用Python、SQL和交互组件构建工作流。

包含10万个压缩驾驶视频的数据集，用于机器学习研究，可用于GPT视频预测模型的实验，还包含编码器/解码器和视频预测模型示例

viser是一个用于Python的交互式3D可视化库，旨在为数据科学和机器学习提供易于使用的工具，通过多种3D图形类型展示数据。它能够与Jupyter Notebook无缝集成，支持用户创建动态的三维模型，展示算法效果。

2000 Hugging Face Prompts 是一份全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验 Hugging Face，使他们熟悉其在不同背景下的功能和应用。

LLaVA-CoT是第一个能够进行自发、系统推理的视觉语言模型，类似于GPT-01，具有强大的多模式处理能力。该模型通过11B参数的强大架构，支持复杂的视觉语言任务，并在多模式基准测试中表现优于多个现有模型。

IEPile是一个用于训练和评估信息提取模型的大规模信息提取语料库，提供高质量的标注数据，支持多种信息提取任务，适用于学术研究和工业应用。

No-Code AI Toolkit 是一个综合性的工具包，使得用户无需编写代码即可轻松启动和推进他们的AI项目，适合个人和团队使用。

这个开源项目的功能主要是利用ChatGPT技术来构建Kedro机器学习管道和Streamlit前端。

该项目提供了多种梯度下降算法的实现，旨在高效优化机器学习模型的训练过程。

该项目旨在通过文本生成多样化和自然的3D人类动作，提供了一种新的方式来创建动画角色的运动表现。

LLM-Tuning 是一个专注于简化大语言模型（LLM）微调过程的工具，支持多种模型与数据集，旨在帮助用户轻松实现模型训练与评估。

Magnetron是自制的迷你版PyTorch，从零开始构建，旨在提供一个简单而强大的深度学习框架，适合研究和生产使用。它的设计初衷是帮助用户更好地理解深度学习的基本原理，并在此基础上进行模型的构建与训练。

Python机器学习库