AI · 算法工程
共 156 个仓库 · Jupyter Notebook
一堆可直接在 Google Colab 上跑的生成式 AI 笔记本，覆盖 ComfyUI 工作流、Flux Kontext、混元、LTX 视频等图生图与图生视频玩法，省去自己配环境。
RectLabel 是一款离线图像标注工具，用于给目标检测和分割任务画框、打标签、生成掩码，支持 Faster R-CNN、Mask R-CNN、Detectron 等格式。
Cleora 是面向异构关系数据的通用嵌入学习模型，能高效、可扩展地生成稳定且支持归纳的实体嵌入，适合图与超图场景。
已归档的历史仓库，原用于向量检索与向量数据库的教程和工具集；团队现已转向自托管推理引擎 SIE，覆盖嵌入、重排、OCR 与文档处理。
输入一段文字就能自动生成视频脚本、AI 配音和会说话的人脸，快速产出无真人出镜的短视频，适合做 Shorts 类内容。
基于 GTSAM 的端到端运动恢复结构（SfM）框架，从多视角图像中重建三维场景与相机位姿。
《Transformers for NLP and Computer Vision》第三版配套代码，用 Jupyter Notebook 演示 BERT、CLIP、DALL·E 3、GPT-4o、Gemini 等模型在 NLP、视觉和 RAG 任务中的实战用法。
Redis 在 AI 生态中的社区资源合集，收录集成方案、示例项目和最佳实践，方便用 Redis 做向量检索和特征存储。
MindSpore 官方的大模型实战课程，带你从 BERT、GPT 一路动手实现到 ChatGLM、LLaMA2，适合系统学习大模型原理与训练推理。
支持 Flux Kontext dev 多图输入的推理与训练框架，可配合 LoRA 做参数高效微调，适合需要多图条件生成的图像模型实验。
PiSSA 是一种参数高效微调方法，用主奇异值和奇异向量初始化 LoRA 的低秩矩阵，让大模型微调收敛更快、效果更好。
《AI-Powered Search》一书配套代码库，演示混合检索、学习排序、点击模型和生成式搜索等现代搜索技术，基于 OpenSearch 实现。
FreshQA 是评估大模型回答时效性问题能力的基准数据集与代码，配套论文 FreshLLMs，用于测试模型在动态知识下的检索增强问答表现。
《大型语言模型快速入门指南》配套代码仓库，用 Jupyter Notebook 演示 LLM 使用、提示工程、智能体、模型蒸馏等实操，适合上手大模型开发。
从图像生成带物理属性的三维资产，让模型产出的 3D 物体不仅外形逼真，还具备质量、材质等可供仿真使用的物理参数。
MACE 是 CVPR 2024 提出的扩散模型大规模概念擦除方法，能从 Stable Diffusion 等文生图模型中批量移除指定概念，适合做内容安全与版权合规。
封装百度千帆大模型平台能力的 SDK，提供对话、向量化、重排和微调等 LMOps 最佳实践，让开发者便捷接入文心一言等模型服务。
开源 AI 网红生成器，用 FLUX 等模型批量生成可定制的虚拟人物形象，适合做社交媒体内容创作。
VLM Run API 的示例与指南合集，用 Jupyter Notebook 演示如何调用视觉语言模型完成 OCR、文档解析和 ETL 等任务，方便快速上手多模态推理。
基于扩散模型的多文本长视频生成与编辑方案，通过时序协同去噪把多个文本提示拼成连贯长视频，解决单次生成时长受限的问题。
用 Python 自动检测图像中的色卡（ColorChecker）位置，为色彩校正和色彩空间分析提供准确的色块定位。
在 Apple Silicon Mac 上本地运行 Phi-3、Phi-3.5 和 Phi-4 视觉与语言模型，基于 MLX 和 Metal 加速，支持微调、LoRA 与多智能体编排。
用 PyTorch 从零手写现代 LLM 架构、训练与推理的实战课程，配套可直接运行的 notebook，适合边跑边学大模型原理。
在神经网络层面实时干预基础模型的输出，用 PyTorch 和 Jupyter Notebook 做液态神经网络与注意力机制的可视化微调实验。