DeepCTR-PyTorch开源项目 – 基于PyTorch的CTR模型库

Fakeflix是一个开源项目，旨在模拟Netflix的功能，提供电影播放、搜索、用户注册登录和无限滚动等功能。它使用React构建用户界面，基于Redux进行状态管理，并集成Firebase作为后端服务。同时，它具备响应式设计，适应不同设备，支持多个用户账户和观看历史记录。

GET3D是英伟达开源的3D模型生成工具，利用对抗生成网络（GAN）生成合理面数的3D模型，并配有高清贴图。该工具支持隐空间漫游和文字引导模型，能够生成多种类型的3D模型。

mini_qwen是一个从头开始训练的1B参数的大型语言模型(LLM)项目，包括预训练(PT)、微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)3个部分。该项目基于Qwen2.5-0.5B-Instruct模型，通过扩充模型隐藏状态层数、隐藏状态维度和注意力头数，增加参数量到1B，并进行参数随机初始化。支持中英文，预训练和微调仅需要12G显存，直接偏好优化仅需要14G显存。使用flash_attention_2进行加速，使用deepspeed在6张H800上进行训练，探究了尺度定律(scaling law)、复读机现象与微调阶段的知识注入。

从零开始实现 Stable Diffusion，系统性讲解其工作原理和背后的数学，并提供训练一个扩散模型的步骤。

一个精选的与ChatGPT相关的优秀项目列表，帮助用户发现和了解各种有用的资源和工具。该项目定期更新，确保信息的时效性，并提供各类项目的详细信息和链接。

LLaMA-O1 是一个大型推理模型框架，专为 PyTorch 和 HuggingFace 设计，支持训练、推理和评估。它集成了蒙特卡洛树搜索（MCTS）、自我对弈强化学习、PPO 和类似 AlphaGo Zero 的双策略范式，适用于大型语言模型的开发和应用。

一个自定进度的生成式AI训练营，帮助你快速掌握机器学习和AI的核心技能。

这是一个专业整理的时间序列自监督学习（SSL4TS）资源列表，涵盖了相关论文、代码、数据集等。该项目旨在为研究者和开发者提供全面的资源支持，帮助他们深入了解和应用自监督学习技术在时间序列数据上的最新进展。

该项目提供了一个完整的管道，用于在消费级硬件上微调ChatGLM LLM，结合了LoRA（低秩适应）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）技术，旨在提升ChatGLM的能力，使其类似于ChatGPT。

LaMini-LM是一个对多个迷你大语言模型进行微调的项目，旨在提升模型的性能，其中包括经过微调的GPT-2，其性能可与LLaMa的Alpaca-7B相媲美。

dhSegment是一个通用的深度学习框架，专门用于文档分割。它能够处理各种类型的文档，包括历史文献和现代文档，具有高精度的复杂文档布局分割能力。该项目支持文本和非文本元素的分割，并且是开源的，可在GitHub上获取。

HVML解释器PurC是一个能够运行HVML代码的开源项目，支持跨端运行，并具备高效的代码解析能力。它旨在为开发者提供一个便捷的环境，以方便地编写和测试HVML程序。

Markdownify是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，能够将多种文件类型（如PDF、图像、音频、文档、表格、PPT等）以及网页内容（如YouTube视频、Bing搜索结果）转换为Markdown格式。它操作简单，支持开箱即用，适合需要将复杂内容快速转换为Markdown格式的用户。

Code-R1通过可靠的奖励机制重现代码生成的R1流程，旨在提升代码生成的精准度和效率。该项目利用少量样本进行训练，性能超越大规模参数模型，并提供安全、可扩展的沙盒化执行环境，有效减少奖励误判，确保代码生成的高效性和安全性。

Benchy是一个让AI性能对比变得直观的工具，支持实时对比不同AI模型的性能、价格和速度。它提供多种微应用，以满足不同场景的测试需求，帮助用户快速评估和选择最适合的AI模型。