Terminal Dungeon开源项目 – 终端中的三维ASCII冒险

MiniMind 是一个开源 AI 项目，旨在从零开始，以极低的成本和极短的时间训练出超小语言模型。项目涵盖了从数据集清洗到模型训练的全过程，并提供了多种先进的算法和模型结构。MiniMind 通过原生 PyTorch 重构核心算法代码，不依赖第三方库的抽象接口，适合个人设备快速训练。项目还拓展了视觉多模态的 VLM: MiniMind-V，不仅是大语言模型的全阶段开源复现，也是一个入门 LLM 的教程。

DeepFace是一个专注于面部识别和验证任务的深度学习框架，通过深度神经网络实现高效的人脸识别和面部表情分析。它支持多种常见的人脸数据集，具有出色的识别精度，非常适合开发人脸验证系统。

Open-R1-Multimodel是基于Huggingface的Open-R1和deepseek-ai/DeepSeek-R1实现的多模式R1模型。它集成了Qwen2-VL系列、Aria-MoE等VLM transformers，并开源了首批8k专注于数学推理的多模态强化学习训练示例。数据由GPT4o创建，具有推理路径和可验证答案，基于Math360K和Geo170K数据集。

NeuralKG是一个基于PyTorch Lightning开发的知识图谱表示学习框架，集成了多种知识图谱表示学习模型。它支持传统知识图谱表示学习模型、基于图神经网络的知识图谱表示学习模型以及基于规则的知识图谱表示学习模型。NeuralKG采用模块化设计，便于个性化和维护，能够高效、可扩展地进行知识图谱表示学习任务。

TGS-SaltNet是Kaggle TGS盐体识别挑战中排名第22的解决方案，基于深度学习技术，专门用于高效识别地质勘探中的盐体。该项目采用了优化的神经网络架构，支持高性能的模型训练和推理，并能够处理大规模数据。

Wan2GP是一款基于Wan2.1的阿里巴巴开源和先进的大规模视频生成模型，专为显存有限的GPU用户设计，让普通GPU也能高效运行视频生成任务。它优化了内存消耗，适配几乎所有消费级显卡，支持多种生成任务，包括文本转视频、图片转视频等，是显存有限用户的理想选择。

MindCV是一个基于MindSpore的视觉模型和算法工具箱，致力于计算机视觉相关技术的研究与开发。它提供了全面的视觉模型集合，并与MindSpore框架深度集成，支持多种计算机视觉算法。该项目是开源的，社区驱动，既适用于研究，也适用于实际应用。

NewsGPT是一个结合了大型语言模型（LLM）功能的新闻聚合器，旨在为用户提供来自可靠新闻来源的每日推荐和量身定制的新闻内容。该项目不仅支持用户与任何给定的新闻文章进行对话，还完全开源，展示了如何将RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术与推荐系统结合的实际应用。

该项目汇集了GitHub Copilot、新必应、Perplexity、Snap等多个流行AI工具的泄露提示，旨在帮助用户理解和利用这些提示的潜力。作为一个开源项目，用户可以方便地参与贡献和扩展，获取实用的提示示例和用法。

MockThis是一个利用GPT技术生成真实合成数据的AI工具，旨在简化各种应用的模拟数据生成过程。用户可以通过网站或API轻松生成所需数量的模拟数据，支持JSON格式输出，适用于软件开发、原型设计、数据分析等多种场景。

HOVER为机器人运动控制提供高效、灵活的神经网络解决方案，基于强化学习技术，能够实现复杂动作的精准控制，支持多种机器人模型，适配性强，并提供详细的训练和测试流程，易于上手。

Fish Speech是一个开源项目，通过仅需15秒的任意声音，可以可靠地合成自然流畅的语音，同时保持给定的音色、风格和口音。该项目由So-VITS-SVC和Bert-VITS2的创作者团队推出。

LayerZero Labs 的 sybil-report 项目专注于识别和报告女巫攻击行为，帮助防止恶意用户滥用网络资源。项目提供初步女巫名单，支持自曝和官方筛查，并允许赏金猎人举报可疑行为。用户可以通过查询功能检查钱包地址是否被举报，确保网络的安全性。

该项目利用ChatGPT技术，提供对Go语言核心源码的详细解释，涵盖每个文件、变量、结构体和方法的作用，帮助开发者更好地理解代码。

Micro Agent 是一个小型自主智能体开源项目，由 OpenAI GPT-4 提供动力。用户只需设置一个“目的”，智能体便能自主工作，编写软件。该项目受 langchain 和 micrograd 的启发，专注于智能体开发的实验研究，探索实现通用人工智能（AGI）的可能性。