用 PyTorch 逐行复现 60 多篇深度学习经典论文，代码旁配注释讲解，涵盖 Transformer、优化器、GAN、强化学习等，适合边读论文边对照实现学习。
PyTorch 版 CycleGAN 与 pix2pix 实现，提供图像到图像翻译的完整训练与测试流程，支持无配对和有配对数据转换。
翻译 PDF 科学论文时完整保留公式、图表和排版，输出双语对照版本，支持 Google、DeepL、Ollama、OpenAI 等多种翻译后端，并提供 CLI、GUI、Docker 和 Zotero 插件。
收集系统编程、计算机科学等领域的技术论文、规范、手册和演示文稿 PDF，并提供在线浏览与搜索入口，方便按主题查找硬核技术资料。
把 Markdown 扩展成带脚本能力的标记语言，一份源文件可编译成论文、幻灯片、网站、书籍和知识库，省去多套工具切换。
5 秒克隆任意人声，实时合成任意语音，基于 PyTorch 的语音克隆与文本转语音工具。
用 LLM 智能体自动完成数据挖掘、模型训练等研发流程，让 AI 驱动数据驱动的 AI 开发。
把手绘网站草图直接转成 HTML 代码的 Keras 模型，用图像描述架构实现，适合快速把线框图变成可运行页面原型。
把大语言模型和 Hugging Face 上的各类模型连起来，让 LLM 自动挑选、调用合适的模型完成多模态任务，相当于给模型加了个调度中枢。
基于下一尺度预测的自回归视觉生成模型，用GPT式架构做图像生成并击败扩散模型，代码简洁易用，附带缩放定律研究。
一个简洁但完整的全注意力 Transformer 实现，集成了多篇论文中值得尝试的实验性特性，方便研究者快速试验各种注意力变体。
LTX-Video 是 Lightricks 开源的视频生成模型，支持文生视频和图生视频，基于 DiT 扩散架构，可快速生成高质量短视频。
面向科研文档的高精度 RAG 问答工具，能从论文中检索答案并给出引用出处，适合做文献调研和科学问答。
基于 PyTorch 的激光雷达 3D 目标检测工具箱，统一了 PointPillar、PV-RCNN 等主流点云检测模型的训练与评测流程，省去自己搭框架的麻烦。
用 Jupyter Notebook 逐个演示 RAG 系统的进阶技巧，从嵌入、检索到重排都有可运行教程，适合动手搭建和优化检索增强生成流程。
一站式多模态 RAG 框架，把文本、图像等不同模态的检索与生成统一到同一套流程里，省去自己拼接多个组件的麻烦。
50 多个生成式 AI Agent 教程与实现，从基础对话机器人到复杂多智能体系统，帮你快速上手并复现各类 Agent 技术方案。
开箱即用的视频扩散模型工具箱，支持文生视频和图生视频，重点解决高质量视频训练数据不足的问题。
从下载数据到生成文本，手把手教你从零训练自己的大语言模型，适合想搞懂 LLM 训练全流程的开发者动手实践。
面向智能体的 RAG 检索引擎，把文档解析、知识编译和上下文管理整合成一套基础设施，帮 Agent 稳定拿到高质量检索结果。
单张图片就能快速重建出 3D 物体模型的前馈生成模型，适合需要批量产出 3D 资产的场景。
用 LLM 从非结构化文本中抽取结构化信息，并给出精确的原文出处定位和交互式可视化，方便核对抽取结果。
MIT 6.S191 深度学习入门课的实验材料，用 Jupyter Notebook 带你动手实现计算机视觉、强化学习和音乐生成等模型，适合边学理论边写代码。
面向大模型后训练的强化学习框架，用混合编程模型把 RLHF 训练流程编排得灵活又高效，方便扩展和跑大规模实验。
用搜索引擎、网页抓取和大模型做迭代式深度调研的 AI 研究助手，能自动细化研究方向并深入某个主题，代码实现极简，适合快速上手或二次开发。
基于 VITS2 骨干网络和多语言 BERT 的语音合成模型，能生成自然度较高的多语种语音，适合做 TTS 训练与推理。
在 PaLM 架构上实现 RLHF 人类反馈强化学习，复现 ChatGPT 式训练流程，适合研究大模型对齐与强化学习微调。
医学影像分割的深度学习工具箱，开箱即用，能自动配置训练流程，在 CT、MRI 等 3D 数据上达到竞赛级精度。
一条命令就能搭好包含 Caffe、Keras、MXNet 等主流框架的深度学习 Docker 环境，省去逐个配置依赖的麻烦。
把 PDF 转成 HTML 时保留原有文字和排版，适合需要网页预览或在线展示 PDF 内容的场景。
多视图几何 C++ 库，为三维计算机视觉和运动恢复结构（SfM）提供基础算法，可做摄影测量与三维重建。
基于 PyTorch Lightning 和 Hydra 的深度学习实验模板，帮你快速搭好规范的项目结构、配置管理和可复现的训练流程。
把 Zotero 文献库接入 Claude 等 AI 助手的 MCP 服务，支持论文讨论、摘要生成、引用分析和语义检索。
基于 OpenSPG 引擎和大模型构建的逻辑推理与检索框架，用逻辑形式引导专业领域知识库做事实问答，解决传统 RAG 向量相似度检索在多跳推理上不可靠的问题。
本地优先的深度研究问答系统，接 llama.cpp、Ollama 等本地或云端模型，聚合 arXiv、PubMed 及私有文档等十余个检索源，全程加密。
汇总视频生成、编辑等方向的扩散模型资源清单，方便快速查找和跟进相关论文与项目。
整理大模型与多模态推理加速论文和配套代码的资源清单，涵盖 Flash-Attention、Paged-Attention、低比特量化与并行策略等方向，方便快速定位和复现关键技术。
精选 GPT、ChatGPT、PaLM 等大模型的提示工程资源合集，涵盖提示设计、少样本学习与提示生成等实践资料，方便快速查找和上手。