一个深度学习论文的学习项目，包含超过60篇论文的代码实现和详细注释，支持在线阅读和中文版。
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。
ExLlamaV2是一个高效的推理库，旨在让用户能够在现代消费级GPU上本地运行各种大型语言模型（LLMs），并优化内存使用，以实现快速推理。
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。
OpenThought ARC-AGI-2是一个开源项目，旨在构建认知核心，以解决人工智能领域中的各种挑战。该项目专注于开发能够自我改进和进行推理的智能系统，为推动人工智能的进步提供基础。
miniLLMFlow是一个极简的LLM框架，仅用100行代码实现，旨在使大型语言模型能够进行自我编程。该框架提供了简洁易用的接口，并支持高效的模型训练和推理，适合研究和应用开发。
nanoGPT是一个从零开始构建的深度学习语言模型，旨在复现Karpathy的GPT-2模型。该项目提供了详细的代码与视频讲解，帮助用户深入理解并实现深度学习语言模型，特别适合初学者学习深度学习与自然语言处理。
