RWKV-LM 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、开源免费。
RWKV (pronounced RwaKuv) is an RNN with great LLM performance, which can also be directly trained like a GPT transformer (parallelizable). We are at…
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
RWKV-LM 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、开源免费。
RWKV (pronounced RwaKuv) is an RNN with great LLM performance, which can also be directly trained like a GPT transformer (parallelizable). We are at…
LoRA 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Code for loralib, an implementation of "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models"
Transformers-Tutorials 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository contains demos I made with the Transformers library by HuggingFace.
TabNine 是用 Shell 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
AI Code Completions
VAR 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、可伸缩。
[NeurIPS 2024 Best Paper Award][GPT beats diffusion🔥] [scaling laws in visual generation📈] Official impl. of "Visual Autoregressive Modeling: Scal…
gpt-neo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An implementation of model parallel GPT-2 and GPT-3-style models using the mesh-tensorflow library.
GPT2-Chinese 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Chinese version of GPT2 training code, using BERT tokenizer.
Awesome Pretrained Chinese NLP Models,高质量中文预训练模型&大模型&多模态模型&大语言模型集合
Awesome Pretrained Chinese NLP Models,高质量中文预训练模型&大模型&多模态模型&大语言模型集合
picoGPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
An unnecessarily tiny implementation of GPT-2 in NumPy.
UER-py 是用 Python 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重,主打开源免费。
Open Source Pre-training Model Framework in PyTorch & Pre-trained Model Zoo
rust-bert 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Rust native ready-to-use NLP pipelines and transformer-based models (BERT, DistilBERT, GPT2,...)
GPT2 for Chinese chitchat/用于中文闲聊的GPT2模型
GPT2 for Chinese chitchat/用于中文闲聊的GPT2模型
xTuring 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用、开源免费。
Build, personalize and control your own LLMs. From data pre-processing to fine-tuning, xTuring provides an easy way to personalize open-source LLMs.…
DialoGPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Large-scale pretraining for dialogue
texar 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Toolkit for Machine Learning, Natural Language Processing, and Text Generation, in TensorFlow. This is part of the CASL project: http://casl-projec…
Kashgari 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Kashgari is a production-level NLP Transfer learning framework built on top of tf.keras for text-labeling and text-classification, includes Word2Vec…
LLMFarm 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
llama and other large language models on iOS and MacOS offline using GGML library.
simple-llm-finetuner 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
Simple UI for LLM Model Finetuning
CDial-GPT 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
A Large-scale Chinese Short-Text Conversation Dataset and Chinese pre-training dialog models
Code-LMs 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Guide to using pre-trained large language models of source code
transfer-learning-conv-ai 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🦄 State-of-the-Art Conversational AI with Transfer Learning
GPT2 for Multiple Languages, including pretrained models. GPT2 多语言支持, 15亿参数中文预训练模型
GPT2 for Multiple Languages, including pretrained models. GPT2 多语言支持, 15亿参数中文预训练模型
Infinity 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR 2025 Oral]Infinity ∞ : Scaling Bitwise AutoRegressive Modeling for High-Resolution Image Synthesis
tabnine-vscode 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Visual Studio Code client for Tabnine. https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=TabNine.tabnine-vscode
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 66,044 个,本站已收录 65,730 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。