《动手学大模型》系列编程实践教程，由上海交通大学《人工智能安全技术》课程讲义拓展而来，旨在帮助开发者深入理解和实践大模型的相关技术。通过简单实践，帮助同学快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究。
book.fast.ai是为阅读fastai书籍的读者提供的信息平台，包含代码示例、教程以及深度学习从业者的资源。项目定期更新，提供新内容和改进，帮助用户更好地理解和应用深度学习概念。
书生大模型实战营是一本全面的教程，涵盖了书生浦语大模型的使用、训练及调优技巧，提供了实战案例和代码示例，支持多种应用场景，帮助用户深入理解和应用该模型。
关于大型语言模型(LLM)定制训练和推理的全面指南，提供策划的教程、最佳实践和现成的代码。
该项目是一个全面的生成式AI学习指南，涵盖了最新的研究动态、面试资料、免费课程、学习笔记、代码库等丰富内容。每月精选整理生成式AI相关研究论文，提供60道生成式AI面试常见问题合集，2024年应用大语言模型（LLMs）精通课程，5天掌握LLM基础知识的学习路线图，以及超过65门与生成式AI相关的免费课程。此外，还包含开发生成式AI应用的代码库和学习笔记列表，帮助用户系统地学习和实践生成式AI技术。
这个Github库整理了不同版本C++的新特性，包含丰富的代码示例，帮助开发者理解和应用最新的C++功能。
视觉与语言导航领域的精选资源库，汇集了最新的研究论文和代码，帮助研究人员和开发者快速了解和应用该领域的最新进展
本项目汇集了2021年AI领域的最新突破性论文，按发行日期排列，提供清晰的视频讲解、深入文章链接及相关代码示例。
《动手学大模型》是一本开源书籍，共12章节，涵盖从基础到高级的大语言模型内容，包括语言模型介绍、文本分类、提示词工程、语义搜索、微调模型、多模态模型等。书中包含大量代码示例，可直接在Colab运行，帮助读者更好地理解和应用大语言模型。此外，书中还提供了丰富的实践代码，旨在帮助读者掌握大型语言模型的使用和应用，适合初学者和有经验的开发者。
该项目汇集了精选的扩散模型推理论文，涵盖了多种技术，包括采样、缓存以及多GPU支持，为研究者和开发者提供了丰富的学习和应用资源。
该项目提供了现代深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括多种模型和算法，结合实用代码示例，适用于多种NLP任务，文档易于理解，同时持续更新最新研究成果。
一个包含丰富图表、指南、教程和代码的项目，旨在帮助用户在100天内掌握机器学习知识。
该项目提供了在ACL 2022上展示的有限数据学习技术的资源和教程，帮助用户掌握相关方法。
从零开始构建大型语言模型的学习记录，记录了一步步构建语言模型的过程，适合想要深入了解NLP和机器学习的爱好者。
这是一个关于几何生成模型（GGM）的教程资料，旨在帮助用户理解和实现各种生成模型。它提供了理论背景、实际应用示例，并支持多种模型的实现，同时包含易于使用的代码示例以及最新的研究进展。
Computer Vision Recipes 是一个专注于计算机视觉领域的项目，提供了最佳实践、丰富的代码示例和详细的文档支持。它涵盖了多种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等，旨在帮助开发者快速实现和集成计算机视觉解决方案。项目易于上手和扩展，适用于学习、开发、原型设计、教育培训以及现有项目的集成。
这是一个逐步指导的教程，教你如何从零开始构建Picotron分布式训练框架。通过本教程，你将深入了解AI模型训练中的分布式处理，适合初学者和有经验的开发者，提供丰富的代码示例和详细的说明。
从零基础到训练GPT的课程资料，旨在帮助用户从无深度学习知识到实现自己的GPT模型。
这是一个关于自然语言处理面试的笔记项目，涵盖了FAQ检索式问答系统等相关主题，提供了丰富的资源和实用的代码示例，帮助用户更好地准备面试。
《Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models》一书的配套资源库，包含完整的代码示例和练习答案，适合想要系统学习生成式AI的开发者使用。
结合小红书的业务场景和内部实践，深入讲解现代推荐系统的主要技术和算法，支持多种推荐策略，提供代码示例与实现细节，帮助用户理解和应用推荐系统的最佳实践。
《理解深度学习》是由Simon J.D. Prince编写的一本关于深度学习的专业书籍，内容涵盖深度学习的理论基础、性能评估、卷积网络、Transformers、图神经网络、生成对抗网络（GANs）、扩散模型（Diffusion Models）、强化学习等主题。书中提供了深入的理论和实践指导，并附有大量练习题，适合初学者和有经验的研究人员。
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。
这是一个收录音频驱动手势生成相关论文的资源列表，提供实用的代码示例和实现，涵盖最新的研究成果并持续更新，旨在帮助研究人员和开发者深入了解和实验手势生成技术。
