ancient-text-restoration开源项目 – 利用深度学习恢复古希腊铭文

DeepBattler是一个基于深度学习的AI项目，旨在自动玩炉石战旗游戏。它通过实时分析游戏状态，智能选择策略，并提供用户友好的界面，让玩家能够轻松配置和优化游戏表现。

包含真实场景级视频和场景标注的大型数据集，具有10,510个多视角场景，51.2百万帧，分辨率为4k，还包括140个用于新视角合成(NVS)的基准视频以及来自SOTA NVS方法的训练参数，为深度学习的3D视觉任务提供了丰富的场景和标注信息

FlashAttention是一个开源的推理加速工具，专为AI大模型设计，通过优化注意力机制的计算流程，显著提升推理速度，尤其适合需要实时响应的场景。其v2版本比v1快2倍，比标准注意力机制快5-9倍，在A100上达到225 TFLOPs/s的训练速度，并已在大多数LLM库中得到广泛应用。

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。

该项目提供每周更新的机器学习领域内顶级论文，涵盖多个研究方向，并为用户提供论文摘要和关键点，支持用户提交和推荐优秀论文。

Chess Transformers是一个基于Transformer模型的国际象棋AI项目，旨在通过先进的深度学习技术，让机器能够掌握国际象棋的策略和技巧。该项目使用了超过1亿个棋局数据点进行训练，提供了4种不同架构的Transformer模型，以满足不同需求。用户可以通过该项目训练AI模型，分析棋局，优化策略，并与其他棋手进行在线对弈。

Assert AI 是一家专注于将普通摄像头转变为智能观察者的前沿计算机视觉公司，能够几乎自主地执行复杂的视觉任务。

该模型在全球首届 AI 数学奥林匹克竞赛（AIMO）获得了第一名，开源，可以在本地电脑上直接跑。它是基于 deepseek-math-7b-base 的微调版本，经过两阶段微调以达到排行榜获胜解决方案，并使用思路链 CoT 提示进行模板化，同时采用 MSFT 的 ToRA 格式进行 GPT4 输出并执行代码，具备与 Transformers 集成的能力。

Adam AI是一个创新的人工智能平台，旨在模拟和执行C-Suite高管的决策和管理任务。通过深度学习和数据分析，Adam能够提供洞察和建议，帮助企业优化战略，提升运营效率。

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。

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。

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。

Collie是一个多功能的AI模型训练与部署框架，旨在简化机器学习模型的开发和管理过程。它基于PyTorch，结合了DeepSpeed和MegatronLM，避免使用复杂的外部库，并提供用户友好的接口和多种内置工具。

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。

该项目提供了现代深度学习技术在自然语言处理中的应用，包括多种模型和算法，结合实用代码示例，适用于多种NLP任务，文档易于理解，同时持续更新最新研究成果。