ai-by-hand-excel开源项目 – Excel实操AI算法

unitree_rl_gym是一个专为Unitree机器人设计的强化学习模拟训练平台。它支持多种Unitree机器人模型，提供丰富的训练和演示脚本，旨在帮助研究人员和开发者进行机器人学习和研究。该平台为强化学习算法提供了一个高度可配置的环境，使得用户能够轻松地进行模型训练、测试和结果展示。

mini_qwen是一个从头开始训练的1B参数的大型语言模型(LLM)项目，包括预训练(PT)、微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)3个部分。该项目基于Qwen2.5-0.5B-Instruct模型，通过扩充模型隐藏状态层数、隐藏状态维度和注意力头数，增加参数量到1B，并进行参数随机初始化。支持中英文，预训练和微调仅需要12G显存，直接偏好优化仅需要14G显存。使用flash_attention_2进行加速，使用deepspeed在6张H800上进行训练，探究了尺度定律(scaling law)、复读机现象与微调阶段的知识注入。

从零开始实现 Stable Diffusion，系统性讲解其工作原理和背后的数学，并提供训练一个扩散模型的步骤。

DUIX是由硅基智能开发的AI驱动的数字人互动平台，旨在通过开源数字人互动能力，帮助开发者轻松集成大型模型、语音识别（ASR）和文本转语音（TTS）功能，实现与数字人的实时互动。该项目支持Android和iOS等多平台一键部署，提供14个数字人模板，并会不定期更新本地模型包。DUIX适用于多个行业，如智能客服、智能屏幕等，提供低成本部署和低网络依赖的解决方案。

Codemcp是专为Claude Desktop设计的代码助手，旨在通过消除手动复制粘贴代码的需求来简化编码流程。它支持任何开发环境，且具有高安全性和代码回滚能力。

TinyZero是一个以不到30美元的成本，利用veRL强化学习训练框架，在qwen2.5模型基础上进行训练的项目，能够复现DeepSeek R1论文中的'Aha moment'，并提供完整实验日志和开源代码，方便复现和学习。

Textoshop是一个受绘图软件交互方式启发的智能文本编辑器，将文本编辑类比为视觉编辑（单词如像素、句子如区域、语气如颜色）。 作为学术研究项目，其CHI 2025论文显示用户更倾向其创新界面，可能重塑文本编辑工作流。项目依赖OpenAI API实现智能交互， 支持本地运行但不存储用户API密钥，主要面向开发者/研究者群体，特别适合创意写作场景。

Multimodal-RAG-Survey是一个全面梳理多模态检索增强生成（Multimodal RAG）领域的GitHub项目，旨在解决多模态数据融合与生成中的检索难题。该项目为研究人员提供了丰富的资源和前沿进展，涵盖62篇相关论文，并持续更新。通过提供多种模态（如图像、文本、视频等）的热门数据集，深入分析多模态RAG的最新进展和应用领域，帮助研究人员更好地理解和应用多模态RAG技术。

Temporal Technologies 通过提供持久执行平台，彻底改变了开发人员构建和管理分布式系统的方式，确保应用程序在面对故障、网络中断和其他干扰时具有弹性。它为开发者和企业简化了可靠且可扩展系统的开发，抽象了基础设施管理的复杂性。

OpenVideo是一个专注于文本到视频生成领域的开源项目，旨在为AI研究者提供高质量、多样化的视频数据集。该项目不仅提供了超过106k+的720p视频片段，还支持多平台数据下载，包括ModelScope和HuggingFace。此外，OpenVideo还提供完整的数据收集、清洗和标注工具，帮助研究者更高效地进行视频数据处理和分析。

Autodidact是Matthew Johnson开发的一个教学性质的Autograd实现，旨在帮助用户理解和掌握自动微分的核心概念。该项目代码简洁明了，适合学习用途，能够处理基本的数学操作和函数，并深入揭示Autograd的内部工作原理。

Chat Nova利用Vercel的AI SDK、OpenAI和NextJS的强大功能，彻底改变您与PDF的互动方式。作为市场上最佳的NextJS AI聊天机器人，它是完全免费的开源项目，由行业专家创建和维护。

MegaLoc是一款专为各种定位任务设计的强大图像检索模型，能够在海量图像中精准找到目标，是视觉定位任务的利器。

Auto-PPT是一个开源项目，利用GPT-3.5技术自动生成高质量的PPT，支持多种主题和模板，旨在简化演示文稿的制作过程。该项目提供用户友好的界面和可定制的幻灯片布局，适合各种场景的需求。

OmniIsaacGymEnvs-DofbotReacher是基于Omniverse Isaac Gym/Sim的强化学习环境，专为Dofbot机器人设计。它提供了一个从仿真到真实世界的桥梁，支持在仿真环境中开发和测试强化学习算法，并能够将这些算法无缝应用到真实世界的Dofbot机器人控制中。该项目适用于机器人控制、强化学习研究以及Sim2Real技术的研究，同时也支持多机器人协同控制和教育科研项目中的实验。