Native Sparse Attention开源项目 – 高效实现原生稀疏注意力

QuickPod是一个提供经济高效的GPU和CPU租赁服务的平台，用户可以从全球市场选择各种GPU和CPU供应商，支持动态定价，用户可以根据需求选择不同型号的设备，如H100、RTX 4090或RTX 3090。

一个包含双曲嵌入、双曲模型和双曲应用相关论文的综合资源库，旨在提供最新的研究成果和实用工具，帮助研究者和开发者更好地理解和应用双曲表示技术。

ARRTIFICIAL是一个强大的人工智能平台，利用先进的机器学习和深度学习算法，实现数据分析和预测建模的自动化。用户只需上传数据，选择所需的算法和参数，平台便可自动分析和建模。

imgfind是一个基于Rust、candle和CLIP构建的图像搜索工具，旨在提供高性能的图像检索体验。它利用深度学习技术和CLIP模型，支持多种图像格式，并具备用户友好的命令行界面，适用于各种图像搜索需求。

Llama 2 模型的优化版本，包含一系列解码器层，使用不同的投影大小和架构变化以提高效率。

SDT是一个基于深度学习的笔迹模仿模型，能够支持多种书写风格的生成和实时调整，兼容多种输入设备，旨在提升用户的书写体验。

How Much VRAM 是一个开源项目，旨在帮助用户估算模型在训练或推理过程中所需的内存。通过该工具，用户可以更好地选择合适的硬件配置，优化资源分配，确保模型的高效运行。

该项目是一个从零开始构建大语言模型的开源教程，不依赖任何外部库，仅使用Python和PyTorch实现。教程详细讲解了从基础到进阶的LLM构建过程，包括模型结构、注意力模块、KV Cache等核心概念，并提供了训练和微调的代码，帮助读者快速上手和实践。

‘英特尔创新大师杯’深度学习挑战赛赛道3专注于中文自然语言处理中的地址相关性任务，提供了一种基于深度学习的高效解决方案，包含模型训练、评估及开源实现，旨在促进社区的使用与贡献。

基于Triton语言实现的Flash Attention, 采用OpenAI团队发布的Fused Attention代码，优化了注意力机制，适用于大规模数据处理，支持快速训练和推理，兼容多种深度学习框架。

Stick-breaking Attention 是一种基于 Triton 的变长序列注意力机制实现，旨在通过优化计算方式提升在 GPU 上的性能，适合多种深度学习任务，易于与现有框架集成。

Fashion-AI-segmentation 是一个基于深度学习和OpenCV开发的算法，旨在去除时尚图像中的噪声并对时尚物品进行图像分割。该项目通过集成深度学习模型，提高了分割的准确性，并允许用户根据不同的时尚物品自定义分割参数。

Flamel AI 是一个强大的人工智能平台，利用机器学习和深度学习技术来自动化和简化数据分析过程。用户只需上传数据并选择分析任务，Flamel AI 将使用先进的算法处理数据，并提供全面的洞察和可操作的建议。

ScaleLLM是一个面向大型语言模型高性能推理的系统，经过仔细设计，能够满足产业级环境的需求。

mCTSegmentation是一个专门用于人类骨软骨组织中微计算机断层扫描（micro-CT）图像的分割项目，特别关注于骨软骨组织的骨膜分割。该项目由奥卢大学的研究人员开发，采用深度学习技术进行分割任务，并且是开源的，代码可在GitHub上获取。