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。
基于 Ray 的高性能 RLHF 训练框架,支持 PPO、DAPO、REINFORCE++ 等算法与 vLLM 推理加速,可扩展地完成大模型和视觉语言模型的对齐后训练。
一套统一接口搞定 100+ 大语言模型和多模态模型的微调,支持 LoRA 等高效训练方式,省去为每个模型单独写训练脚本的麻烦。
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。
用强化学习训练 Transformer 语言模型的全流程库,覆盖 SFT、奖励建模到 PPO/DPO 等 RLHF 算法,省去自己拼训练管线。
基于 Whisper 的语音识别工具,能给出词级时间戳并支持说话人分离,适合做字幕对齐和会议转写。
一套开箱即用的 2D/3D 人脸分析算法库,集成 ArcFace、RetinaFace 等模型,覆盖人脸检测、对齐、识别和年龄估计,支持 PyTorch、MXNet 等多后端。
基于 PyTorch 的深度学习优化库,通过 ZeRO、模型并行和混合专家等技术,让千亿到万亿参数模型的分布式训练与推理更省显存、更高效。
提供一套稳健的训练配方,用人类和 AI 偏好数据对齐语言模型,涵盖 SFT、DPO 等流程,帮你把基座模型调成听话好用的助手。
用 ChatGPT 同款流程训练医疗大模型,覆盖增量预训练、有监督微调、RLHF、DPO、ORPO、GRPO 全链路,开箱即可复现。
覆盖小学到高中数学、三年级到高中英语及初中物理的 K12 知识图谱,含 1644 个知识点、2403 条先修边和 6723 道题,对齐课标并支持自适应前置诊断。
统一加载和运行文本、视觉、音频、多模态的预训练模型,覆盖推理与训练,省去为每个模型重写代码的麻烦。
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。
中文 LLaMA-2 与 Alpaca-2 大模型二期项目,提供支持 64K 超长上下文的中文预训练和指令微调模型,可直接用于长文本理解与对话。
面向 AI 研究者的开源实验环境,可在本地硬件到 GPU 集群之间无缝训练、评估和扩展大模型与扩散模型。
用 Rust 写成的超快 Python 代码检查与格式化工具,能替代 Flake8、Black 等,大幅缩短 lint 和格式化耗时。
面向 AI 工程师和领域专家的数据标注协作平台,支持主动学习和人机协同,帮助团队高效构建高质量训练数据集。
为 AI 智能体提供 817 个结构化网络安全技能,覆盖 29 个安全领域并对齐 MITRE ATT&CK、NIST CSF 2.0 等六大框架,让 Claude Code、Copilot 等编码助手直接具备攻防与应急响应能力。
用 Stable Diffusion 做音频驱动唇形同步,让视频或虚拟人像的口型与语音对齐,适合做数字人和视频配音。
提供可插拔的 Python 和 C++ 多目标跟踪模块,集成 BoT-SORT、ByteTrack、OC-SORT 等 SOTA 算法,支持轴对齐与旋转框跟踪。
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。
基于 PyTorch 的图神经网络库,提供图卷积等 GNN 模型的构建与训练组件,省去自己实现图数据结构和消息传递的麻烦。
用 AI 智能体复刻爆款视频的完整工作流:换脸、改文案、替换 B-roll,一条命令批量产出上百个变体。
Model Context Protocol 官方 TypeScript SDK,用来快速搭建 MCP 服务端和客户端,让大模型应用以统一协议接入外部工具与数据源。
提供 20 多个高性能大语言模型的训练配方,覆盖预训练、微调和规模化部署全流程,适合想快速上手 LLM 训练与推理的开发者。
Univer 是一套可扩展的开源 Office SDK,把表格、文档、幻灯片和 PDF 的编辑、计算、协作与文件处理能力嵌入你自己的产品,同时支持人和 AI Agent 操作。
跨平台 2D/3D 游戏引擎,提供完整编辑器与运行时,用一套工程就能导出到桌面、移动端和 Web,适合独立开发者和小团队做游戏。
Kaldi 是经典的语音识别工具库,提供声学建模、解码和说话人识别等完整流程,适合搭建语音转文字与说话人验证系统。
收集全球公开可用的 IPTV 频道,整理成 M3U 播放列表,方便直接导入播放器观看各地直播电视。
从零开始手把手教你构建 LLM 智能体的中文教程,覆盖 Agent 原理、RAG 等核心实践,适合入门与动手复现。
开源计算机视觉库,提供图像处理、视频分析和深度学习推理的 C++ 接口,是视觉应用开发的基础设施。
微软出品的 21 节生成式 AI 入门课程,用 Jupyter Notebook 带你从零理解大模型、提示工程和 ChatGPT 应用开发。
老牌开源 OCR 引擎,用 LSTM 识别图片中的文字,支持上百种语言,适合做文档扫描和文本提取。
用 React 写 iOS 和 Android 原生应用的跨平台框架,一套 JS 代码同时跑两端,省去分别开发两套原生 App 的成本。
OpenAI API 的官方示例与实战指南合集,用 Jupyter Notebook 演示对话、嵌入、微调等常见用法,帮你快速上手并解决实际调用中的问题。
在本地直接跑 GitHub Actions 工作流,不用每次改完都推到远端等 CI,调试 workflow 和排查失败步骤快很多。
把 PDF、DOCX、HTML 等文档解析成结构化 Markdown 或 JSON,方便喂给大模型和 RAG 流程。
一套给编码 Agent 装上审美的技能包,通过艺术指导、参考图和浏览器实测,让生成的网页摆脱千篇一律的 AI 味。
用 Zig 写的超快 JavaScript 运行时,把打包、测试和包管理集成在一起,用来替代 Node.js 和 npm 工具链。
一站式大模型训练框架,支持 600+ 纯文本大模型和 300+ 多模态大模型的 CPT、SFT、DPO、GRPO 等训练,可用 LoRA 等 PEFT 方式或全参数微调。
v1.7.1 — subagent-driven-development 对齐上游 v6 重写 此前 subagent-driven-development 仍停留在上游 v5 的双审查者架构,未跟上 v6 重写(issue 89)。本版补齐: 变更 - 双审查者合并 :规格审查 + 代码质量审查合并为单个 task-
本版本对齐上游 v6.0.0 的实质 skill/基础设施变更,并新增两款 harness 支持。 npx superpowers-zh 已可获取。 🆕 新增 harness 支持 - Kimi Code ( 59,关 37)— 插件清单 .kimi-plugin/plugin.json , /plugins ins
…ll Changelog : https://github.com/lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch/compare/0.6.3...0.7.1
…ll Changelog : https://github.com/lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch/compare/0.6.2...0.6.3
…ll Changelog : https://github.com/lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch/compare/0.6.1...0.6.2
…ll Changelog : https://github.com/lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch/compare/0.5.5...0.6.1