爱丽丝在可微仙境的冒险-神经网络入门书籍，以爱丽丝探险为比喻

该项目是对多模态大语言模型的全面调查，涵盖最新进展、模型比较和评估以及多种应用场景，信息更新频繁，确保时效性。

Brilliant推出的Introduction to Neural Networks课程

这个开源项目是一个人工智能编译器，可以将基于英语的markdown格式转换为功能代码。

一个用 x86 汇编语言编写的简单 Shell，主要作为学习练习，帮助理解编写低级系统程序的基础知识。

EdgeVLA是一个开源的边缘视觉-语言-行动模型，旨在增强机器人对视觉信息的理解和执行指令的能力。该项目专为边缘计算环境设计，支持社区贡献和改进。

Cosine能够更好地理解您的代码库，支持50多种编程语言，允许开发者询问代码库的任何问题，获取关于任何特性的解释，并获得如何编写新代码的建议。

Epoching-Blog是一个集成了PyTorch、fastai和HuggingFace的自然语言处理实战教程，旨在帮助用户通过实践深入理解深度学习及其在NLP领域的应用。项目提供了丰富的代码示例和详细的教程，适合希望提升NLP技能的学习者。

Baichuan2代码的逐行解析版本，旨在帮助初学者理解和掌握代码的功能，通过详细注释和示例降低学习门槛。

Coddy是一个通过沉浸式、实践性学习来掌握编程的平台，用户无需下载或复杂设置即可随时随地学习编程。平台集成了编译器、挑战和简短课程，使学习编程变得简单。我们的AI助手提供全天候支持，随时提供提示和解释解决方案，日常编程挑战由生成性AI生成，提供无尽的练习机会。简短的作业帮助用户充分理解每个培训环节。

该项目为初学者提供了学习变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）以及条件变分自编码器-生成对抗网络（CVAE-GAN）的最佳起点。项目包含自编码器（AE）、去噪自编码器（DAE）、变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）、条件生成对抗网络（CGAN）、深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、WGAN、WGAN-GP、VAE-GAN和CVAE-GAN，所有模型均基于PyTorch框架实现。

该课程提供了基于Transformer架构的音频处理技术，包含丰富的音频数据集和预训练模型，支持多种音频任务如分类、生成和转录，并结合实用示例和代码演示，帮助学习者掌握音频处理的最新技术。

Prompt Paul是一个Chrome扩展，可以对选定的文本提供即时洞察和操作，利用AI技术帮助用户快速理解和处理信息。

该项目提供了一个完整的管道，用于在消费级硬件上微调ChatGLM LLM，结合了LoRA（低秩适应）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，旨在提升ChatGLM的能力，使其类似于ChatGPT。

MinText是一个基于JAX的可扩展大型语言模型的极简实现，提供了清晰模块化的LLaMA架构，易于修改和扩展。它支持在数千个加速器上扩展大型模型，适用于高性能计算和分布式计算环境。

MyDeviceAI是一款在iPhone上本地运行的AI模型应用，支持iPhone 13 Pro、iPhone 14及更高版本，提供快速的离线AI处理，同时确保所有数据处理在设备上进行，避免互联网访问，保护用户隐私。

makeMoE 是一个从头开始实现的稀疏专家混合语言模型，基于 PyTorch 框架，采用自回归字符级语言模型架构。该项目灵感来源于 Andrej Karpathy 的 makemore 项目，旨在通过稀疏专家混合架构实现高效的语言模型训练和推理。它涵盖了模型的基本组成、自注意力机制、专家网络、Top-k 路由、噪声 Top-k 路由等核心组件的代码实现，并提供了模型的初始化方法、训练循环以及文本生成示例。makeMoE 不仅适用于研究和学习稀疏专家混合语言模型的实现，还可作为自回归字符级语言模型的参考实现，适用于自然语言处理领域的实验和开发。

few-shot是一个基于PyTorch实现的小样本学习机器学习项目仓库。它提供了一个模块化和可扩展的框架，支持多种小样本学习任务，如分类和回归。项目包含预训练模型和数据集，便于快速实验，并提供数据加载、预处理和评估的实用工具。

openpi是一个开源的机器人模型和工具包，旨在实现智能视觉、语言和动作的一体化。它提供多种预训练模型和微调示例，支持多种机器人平台，如ALOHA和DROID。项目具备高参数模型，支持复杂的物理操作任务，适用于家庭自动化、物理智能研究以及复杂操作算法的开发和测试。

Samplab是一个革命性的工具，利用先进的AI技术和AIDetect，能够前所未有地操控样本，使其在节拍和调性上无缝匹配。它为音乐制作人和作曲家提供了轻松创造创新和独特音效的可能性。

本项目为2024年PyCon会议准备，提供关于现代深度学习基础知识及PyTorch的深入教程材料，旨在帮助参与者掌握深度学习的核心概念和实用技能。

Ai Repeater 是一款语言学习工具，允许用户从本地存储或 YouTube 中分割和合并音频/视频文件，以进行有效的语言练习。它提供智能重复、发音比较和内置语音词典等功能，以增强学习效果。

MoveNet是一个基于深度学习的高效姿态检测模型，能够在PyTorch环境中实时估计人体姿态，支持多种输入格式，并能在多个设备上运行，包括移动设备。

OpenVINO Training Extensions是OpenCV的OpenVINO训练扩展，基于PyTorch的神经网络压缩框架（Neural Network Compression Framework, NNCF）。它专注于神经网络模型的压缩和优化，提供多种压缩技术，如量化、剪枝和蒸馏，并与OpenVINO工具套件无缝集成。该工具易于使用和扩展，支持多种深度学习任务，如图像分类、目标检测和语义分割。

Cargoship是一个开源平台，允许用户轻松将人工智能集成到他们的应用程序中。它提供了一系列用于各种AI任务的预训练模型，如图像识别、语言处理、文本生成和音频转录。用户只需从其开源集合中选择一个模型，该模型以Docker容器的形式打包，便于托管或通过个人端点和API密钥访问，无需具备机器学习知识即可将模型整合到软件中。