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共 172 个仓库 · Jupyter Notebook
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。
一套基于 Jupyter Notebook 的大模型实战教程和示例脚本，覆盖 LangChain、OpenAI、LlamaIndex、ChromaDB、Pinecone 等主流工具，帮你快速上手 LLM 应用开发。
微软出品的 5 周 RAG 学习路线，用 Jupyter Notebook 带你从索引、混合检索到量化压缩，系统掌握检索增强生成。
Azure AI Search 向量检索功能的官方代码示例集，涵盖嵌入生成、索引构建与查询，帮开发者快速接入向量搜索。
配套《Fine-Tuning LLMs with PyTorch and Hugging Face》一书的实战代码库，用 LoRA、PEFT、bitsandbytes 量化等手把手教你在消费级显卡上微调大模型。
Alpha-CLIP 是 CVPR 2024 提出的 CLIP 改进模型，通过引入 alpha 通道掩码让视觉语言模型能聚焦图像中指定区域，解决传统 CLIP 无法控制关注位置的问题。
可见光-红外成对图像数据集，专为低光照视觉任务设计，可用于图像融合、图像翻译和目标检测等模型的训练与评测。
汇集人脸检测、识别、3D 重建、动画等多种算法与操作的演示合集，适合快速上手和对比不同人脸处理方案。
Google Cloud Vertex AI 的官方示例合集，提供 Notebook、代码和示例应用，演示如何开发、训练和管理机器学习与生成式 AI 工作流。
用 Hugging Face diffusers 把扩散模型从图像搬到音频，能直接训练和生成音乐片段，省去自己搭扩散流程的麻烦。
基于 PyTorch 的人脸换脸与表情重演工具，支持人脸交换、表情迁移和面部区域分割，适合做视频换脸和深度伪造研究。