nlp_paper_summaries 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
✍️ A carefully curated list of NLP paper summaries
ggml-org
用 C/C++ 实现的大模型推理引擎,主打本地与低资源环境运行。目前累计 13.3 万 star、2.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 83 / 65744,主要语言为 C++,项目始于 2023 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给做 AI 应用的开发者:涉及 ggml 方向。
按累计星标排序,库内共 65,746 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,093 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
nlp_paper_summaries 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
✍️ A carefully curated list of NLP paper summaries
PythonNumericalDemos 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Well-documented Python demonstrations for spatial data analytics, geostatistical and machine learning to support my courses.
machine-learning-list 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A curriculum for learning about foundation models, from scratch to the frontier
refinery 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
The data scientist's open-source choice to scale, assess and maintain natural language data. Treat training data like a software artifact.
awesome-artificial-intelligence-regulation 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository aims to map the ecosystem of artificial intelligence guidelines, principles, codes of ethics, standards, regulation and beyond.
bittensor 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Internet-scale Neural Networks
modelfox 是用 Rust 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
ModelFox makes it easy to train, deploy, and monitor machine learning models.
MusicGPT 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Generate music based on natural language prompts using LLMs running locally
mlreef 是用 Kotlin 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The collaboration workspace for Machine Learning
qupath 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
QuPath - Open-source bioimage analysis for research
tensor-house 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打适合生产环境。
A collection of reference Jupyter notebooks and demo AI/ML applications for enterprise use cases: marketing, pricing, supply chain, smart manufactur…
AI-Engineering 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A group of notebooks and other files which can help you learn AI from scratch.
DLTK 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep Learning Toolkit for Medical Image Analysis
aeon 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A toolkit for time series machine learning and deep learning
data-scientist-handbook 是一个学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Curated Data Science resources (Free & Paid) to help aspiring and experienced data scientists learn, grow, and advance their careers.
vvedenie-mashinnoe-obuchenie 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:memo: Подборка ресурсов по машинному обучению
concrete-ml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Concrete ML: Privacy Preserving ML framework using Fully Homomorphic Encryption (FHE), built on top of Concrete, with bindings to traditional ML fra…
hackermath 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Introduction to Statistics and Basics of Mathematics for Data Science - The Hacker's Way
AMD-SHARK-Studio 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能。
AMD-SHARK Studio -- Web UI for SHARK+IREE High Performance Machine Learning Distribution
grenade 是用 Haskell 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep Learning in Haskell
nilearn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine learning for NeuroImaging in Python
softlearning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Softlearning is a reinforcement learning framework for training maximum entropy policies in continuous domains. Includes the official implementation…
AndroidTensorFlowMachineLearningExample 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Android TensorFlow MachineLearning Example (Building TensorFlow for Android)
mlx-tune 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Fine-tune LLMs on your Mac with Apple Silicon. SFT, DPO, GRPO, Vision, TTS, STT, Embedding, and OCR fine-tuning — natively on MLX. Unsloth-compatibl…
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,093 个,本站已收录 65,746 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。