Jupyter Notebook
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中文版 CLIP 预训练模型，支持中文图文跨模态检索和表征生成，可直接用于图文匹配、零样本分类等任务。
基于 OpenAI Whisper 的语音转写工具，能自动识别不同说话人并切分对话，适合会议记录、访谈整理等多人语音场景。
用 LLM 从非结构化文本里自动抽取实体和关系，直接建成 Neo4j 知识图谱，省去手工建模和写 Cypher 的麻烦，适合做 GraphRAG 和知识库。
从零手搓大模型全链路的教学项目，涵盖 Transformer、LLaMA、Qwen、RAG、Agent 和扩散模型，帮学习者拆开白盒子理解每个环节的实现细节。
基于 Keras 实现的 U-Net 图像分割模型，提供训练与推理代码，适合医学影像等像素级分割任务的快速复现与二次开发。
把 OpenAI Whisper 语音识别模型反过来用做文本转语音的开源 TTS 系统，基于 PyTorch 实现，可直接在真实语音数据上训练出多说话人合成效果。
从零基础到 CV、NLP、LLM 项目实战再到 ONNX/TensorRT 工程化部署的 PyTorch 中文教程，配套 Jupyter Notebook 边学边练。
只需 Python 基础，就能跟着 Jupyter Notebook 从零手写 GLM4、Llama3、RWKV6 等大语言模型，边写代码边吃透模型原理。
轻量级自动机器学习库，能自动搜索模型和超参数，用较低算力快速找到不错的配置，适合分类、回归和调参场景。
用 LangGraph 搭建的模块化 Agentic RAG 教学项目，几分钟就能上手理解检索增强生成智能体的完整流程。
在 SAM 基础上做高质量分割的升级版，能输出更精细的边缘和掩码，适合需要高精度抠图与标注的场景。
提供基于 GPU 加速和微服务架构的生成式 AI 参考工作流，涵盖 RAG、LLM 推理等场景，帮你在 Triton、TensorRT 等基础设施上快速搭建可落地的服务。
一套基于 LangChain 的 RAG 应用构建教程与代码集合，覆盖从基础检索增强到 Agentic RAG 的完整实现路径，帮你快速搭出带检索能力的问答机器人。
从零手写现代 LLM 的教学项目，逐行注释、用大白话讲解注意力机制与 GPT/Llama 结构，适合想搞懂大模型内部原理的人边看边练。
面向中文 NLP 的大模型实战代码库，覆盖数据准备、模型训练与推理全流程，含 BERT、ChatGLM、LLaMA 等示例，适合直接上手跑通中文大模型任务。
一套面向 AI 工程师的学习路线与实战资料，覆盖数据结构、深度学习、LangChain/LangGraph 智能体、LLM 推理与评测等主题，帮你系统补齐从算法到落地的知识。
用小型模型把图片里的版面、表格、数学公式和文字识别成 Markdown，支持 80 多种语言，是 Mathpix 的免费替代方案。
一套实战课程，教你用 LLM、Agent、RAG、微调和 LLMOps 搭建个人第二大脑 AI 助手，覆盖从数据工程到部署的完整链路。
Pinecone 官方示例仓库，用 Jupyter Notebook 演示向量数据库的建库、检索和 RAG 语义搜索流程，适合快速上手实践。
用 PEFT 和 LoRA 对 Falcon、Llama、Llama2 等大模型做低成本微调的实战教程合集，以 Jupyter Notebook 形式提供可直接跑通的训练流程。
面向大语言模型的知识编辑框架，支持对模型内部事实知识进行定位、修改与评估，覆盖多种编辑算法和模型，方便研究和落地。
汇集 FLUX、Stable Diffusion、SDXL 等图像生成模型的训练与微调教程，涵盖 LoRA、DreamBooth、ComfyUI 和云端 Notebook 实操指南。
一份生成式 AI 学习资源合集，涵盖学习路线图、实战项目、应用案例以及面试和编码准备，适合系统入门大模型与 Agent 开发。
汇集计算机视觉方向的实战项目合集，覆盖 Python、C++、CUDA 和嵌入式部署，方便直接上手跑通检测、识别等模型并落地到 TensorRT 等推理环境。
用 PyTorch 从零手写实现 65 道大厂 ML/AI 面试真题，配 Jupyter Notebook、自动评分器和 MCP AI 导师，适合系统刷题备战机器学习面试。
用 Python 函数声明式定义数据流，自动生成可测试、带血缘追踪的 DAG，省去手写编排代码，适合数据工程和特征工程。
把 TensorFlow、Keras、TensorFlow.js 和 TFLite 模型一键转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理。
一套用于计算机系统课程教学的自编译 C 编译器、自执行 RISC-V 模拟器和自托管 RISC-V 虚拟机监控器，帮助学生在动手实现中理解编译、执行与虚拟化的完整链路。
Milvus 官方实战教程库，用 Jupyter Notebook 演示以图搜图、音频检索、分子搜索、视频分析和 RAG 问答等非结构化数据处理方案。
面向真实世界的 GUI 智能体基础模型，能理解屏幕界面并自动完成浏览器、手机和桌面端的点击导航操作。
一套面向应用 AI 的实战教程，用 Jupyter Notebook 讲透大模型微调、推理与量化，帮工程师把 LLM 真正跑起来。
Objectron 是面向 3D 物体检测的数据集，包含约 1.5 万段以物体为中心的短视频和 400 万张标注图像，每帧都带 3D 包围盒和 AR 相机位姿，可用于训练从多视角估计物体位置、朝向和尺寸的模型。
Google Gemini API 和 Gemma 模型的官方文档与示例代码集合，涵盖聊天机器人、嵌入等用法，但仓库已弃用并将归档。
把 DINOv3 的强表征能力引入实时目标检测，DEIMv2 在保持实时推理速度的同时显著提升检测精度，适合需要快速部署的目标检测场景。
开箱即用的扩散模型推理加速库，兼容 Diffusers 和 ComfyUI，通过编译优化和 LoRA 支持显著提升图像生成速度。
一套面向大语言模型的实战课程 Notebook，覆盖 Hugging Face、LangChain、PEFT 微调、模型剪枝和向量数据库等，帮你从零动手跑通 LLM 应用与优化流程。
面向 LLM 推理、RAG 与 Agent 工作流的开源协议栈，提供问题地图、全局调试卡等工具，帮助定位幻觉、对齐和检索环节的故障。
模块化 3D Gaussian Splatting 框架，把训练、渲染、数据集和评估拆成可替换组件，方便做多视角重建与新视角合成的实验对比。
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。