AI · 算法工程
共 156 个仓库 · Jupyter Notebook
基于多模态大模型的目标检测方案，把检测任务转成下一个点预测，支持开放场景下检测任意物体。
统一训练通用时间序列预测 Transformer 的开源实现，提供预训练模型与表示学习方案，让不同频率和领域的时间序列共用一套模型完成预测。
用单张图片生成高质量 3D 物体的 PyTorch 实现，结合 2D 与 3D 扩散先验，解决单图三维重建中几何与纹理质量不足的问题。
字节跳动开源的视觉语言基础模型，主打通用多模态理解与推理，在 60 个公开基准中有 38 项达到 SOTA，配套 Notebook 教程方便上手。
提供 Amazon Bedrock 上各类基础模型的入门示例代码，涵盖嵌入、知识库和 RAG 等场景，方便开发者快速上手生成式 AI 应用开发。
用计算图变换（如自动微分）加速飞行器设计优化，提供气动、推进、结构、轨迹设计等可组合分析工具，适合多学科设计优化场景。
基于条件流匹配的快速非自回归语音合成架构，用更少采样步数生成高质量语音，适合搭建低延迟 TTS 系统。
Roblox 开源的 3D 基础模型，能从文本生成 3D 形状，为 3D 内容创作提供通用智能底座。
Mish 是一种自正则化、非单调的神经网络激活函数，论文发表于 BMVC 2020，官方仓库提供实现与实验代码，可直接替换 ReLU 等激活函数，用于图像分类、目标检测等任务。
从零构建的免费开源、无审查图像描述视觉语言模型，专为扩散模型训练生成高质量图片说明。
用高斯泼溅做城市级大场景三维重建，通过细节层次（LOD）策略兼顾高质量渲染与训练效率，支持新视角合成。
用 PyTorch 复现注意力、分类、目标检测、关键点检测等经典 CV 论文的代码合集，适合照着跑通并理解各类视觉模型的实现细节。
基于 PyTorch 的推荐模型训练框架，封装了 CTR 预估、生成式推荐等常用算法，开箱即用且方便扩展，支持昇腾 NPU 和 ONNX 导出。
汇总 Transformer 自然语言处理模型的论文、视频、博客、官方代码和 Colab 笔记本，方便快速查找和上手各类预训练模型。
面向机器人导航的开源平台，用多模态大模型和视觉语言动作模型构建通用导航基础模型，解决跨场景视觉导航与空间智能问题。
30 个可直接运行的 Jupyter Notebook，系统演示 LLM Agent 的记忆方案，涵盖对话缓冲、向量库、知识图谱、情景与语义记忆，以及 MemGPT、Mem0、Letta、Zep 等主流实现和 LoCoMo 基准测试。
从 NLP 基础一路讲到 LLM 微调与部署的算法全栈教程，覆盖 BERT、LLaMA、LoRA 等内容，适合系统入门大模型。
从基础原理出发系统讲解嵌入（embeddings）的深度教程，用 Jupyter Notebook 带你理解向量表示是怎么算出来、怎么用的。
一门讲高效深度学习系统的课程材料，覆盖 CUDA 编程、分布式训练和推理优化，帮你搞懂怎么把模型训得更快、跑得更省。
把 Segment Anything 的 2D 分割能力迁移到 3D 高斯泼溅场景，实现无需逐场景训练的三维物体分割，适合做 3D 重建后的语义编辑与标注。
LanceDB 官方的示例与教程合集，用向量检索搭配大模型，演示多模态 RAG、Agent 和微调等场景的落地写法。
面向吞吐量优化的高性能 LLM 服务框架，通过 CUDA 加速提升大模型推理的并发处理能力。
一套从 Python 基础到生成式 AI 的数据科学实战教程，覆盖数据分析、深度学习、MLflow 与 Prefect 等 MLOps 工具链，适合系统学习并动手实践。
Weaviate 官方出品的端到端 Notebook 合集，演示向量数据库的各项功能与集成用法，覆盖 RAG、函数调用和主流 LLM 框架，照着跑就能上手。