Dataflowr Notebooks是一组用于数据科学和机器学习任务的Jupyter笔记本，旨在提供可重用的代码示例和模板，帮助用户高效进行数据分析和模型开发。
Weaviate Recipes是一个为使用Weaviate而设计的食谱和示例集合，重点关注不同类型的向量嵌入，以支持AI应用。
OpenAI Cookbook是一个集合，提供使用OpenAI API和模型的各种示例和指南，帮助用户有效地应用这些工具。
Langchain课程资源(Jupyter notebooks)由Coding-Crashkurse提供，涵盖Langchain框架的各个方面，适合初学者和进阶学习者，包含多个Jupyter笔记本，提供实用示例和练习，帮助学习者深入理解和应用Langchain。
面向生产的大语言模型构建指南配套代码，提供丰富的Jupyter笔记本，帮助开发者深入理解和实践LLM的应用开发。该项目旨在帮助开发者通过实际操作掌握大语言模型的构建与应用，通过示例代码和文档支持自学和项目开发。
《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。
Transformers Notebooks是一组用于自然语言处理的Jupyter笔记本，旨在帮助用户快速上手使用Transformers库，提供丰富的示例和教程，涵盖文本分类、问答、翻译等多种任务，同时支持快速实验和模型评估。
机器人算法实践：基于《概率机器人学》书籍的机器人算法在ROS 2上的实现，旨在通过Python和C++代码，将书中的理论与现实世界中的机器人应用相结合，实现快速原型开发和深入理解
funNLP是一个几乎包含所有中文NLP资源的综合性平台，旨在为NLP初学者和爱好者提供丰富的学习和实验工具，同时满足用户的收集需求。
书生·浦语（InternLM）是由上海人工智能实验室和 SenseTime（贡献相等）与香港中文大学、复旦大学和上海交通大学合作开发的多语言大型语言模型。
基于大型语言模型(LLM)的机器翻译相关资源列表，汇集了最新的研究论文、工具、翻译示例以及实用的教程和指导，旨在为机器翻译的研究与开发提供全面的支持。
该项目汇集了多个开源的中文预训练语言模型及其对应的指令数据集，旨在为中文自然语言处理提供丰富的资源。
