用强化学习（GRPO）训练视觉语言模型做视觉理解，把 DeepSeek-R1 那套推理强化思路搬到多模态场景，适合研究 VLM 推理能力。
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。
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。
一站式搞定 Qwen、Gemma 等开源大模型和多模态模型的微调（SFT/RL）、评测与部署，零代码也能上手。
用两小时从零训练一个 65M 参数的多模态视觉语言模型，代码和流程完整，适合低成本复现 VLM 训练与对话实验。
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。
ERNIE 4.5 系列大模型与配套的工业级开发工具包 ERNIEKit，基于 PaddlePaddle，支持大语言模型和多模态模型的训练、微调与推理部署。
开源的多模态视觉指令微调模型，让 LLaMA 类大模型能看图对话，效果对标 GPT-4V，适合做图文问答和视觉助手。
一份持续更新的异常检测资源大全，汇总书籍、论文、视频和工具箱，覆盖传统方法与最新的 LLM、VLM 工作，适合快速入门和跟进前沿。
一套可直接在 Colab 跑的计算机视觉教程合集，覆盖 ResNet 到 RF-DETR、YOLO11、SAM 3、Qwen3-VL 等模型，帮你快速上手训练、微调与推理。
用 100 多张原创原理图把 LLM 和强化学习的关键算法讲清楚，适合想系统理解大模型训练与 RL 机制的人对照学习。
阿里云通义团队开源的多模态大模型系列，能同时理解图像和文本，用于视觉问答、图文推理等视觉语言任务。
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。
开源多模态大模型家族，视觉语言能力接近 GPT-4o，支持图像分类、图文检索、语义分割和视频理解等任务。
汇集卫星与航拍影像深度学习的技术清单，涵盖数据集、模型与工具，帮遥感从业者快速找到可用的方法和资源。