书生大模型实战营是一本全面的教程，涵盖了书生浦语大模型的使用、训练及调优技巧，提供了实战案例和代码示例，支持多种应用场景，帮助用户深入理解和应用该模型。

关于大型语言模型(LLM)定制训练和推理的全面指南，提供策划的教程、最佳实践和现成的代码。

这是一个关于生成式AI的综合性资源库，提供丰富的教程、研究论文、面试经验和实用的工具，帮助用户在生成式AI领域进行学习和探索。

这个Github库整理了不同版本C++的新特性，包含丰富的代码示例，帮助开发者理解和应用最新的C++功能。

视觉与语言导航领域的精选资源库，汇集了最新的研究论文和代码，帮助研究人员和开发者快速了解和应用该领域的最新进展

本项目汇集了2021年AI领域的最新突破性论文，按发行日期排列，提供清晰的视频讲解、深入文章链接及相关代码示例。

这本书的实践代码，旨在帮助读者掌握大型语言模型的使用和应用，提供丰富的示例和深入的讲解，适合各级开发者。

该项目汇集了精选的扩散模型推理论文，涵盖了多种技术，包括采样、缓存以及多GPU支持，为研究者和开发者提供了丰富的学习和应用资源。

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。

一个包含丰富图表、指南、教程和代码的项目，旨在帮助用户在100天内掌握机器学习知识。

该项目提供了在ACL 2022上展示的有限数据学习技术的资源和教程，帮助用户掌握相关方法。

从零开始构建大型语言模型的学习记录，记录了一步步构建语言模型的过程，适合想要深入了解NLP和机器学习的爱好者。

这是一个关于几何生成模型（GGM）的教程资料，旨在帮助用户理解和实现各种生成模型。它提供了理论背景、实际应用示例，并支持多种模型的实现，同时包含易于使用的代码示例以及最新的研究进展。

计算机视觉Recipes项目提供了计算机视觉领域的最佳实践、丰富的代码示例和详细的相关文档，支持多种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等，旨在帮助开发者快速上手并实现各类计算机视觉功能。

这是一个逐步指导的教程，教你如何从零开始构建Picotron分布式训练框架。通过本教程，你将深入了解AI模型训练中的分布式处理，适合初学者和有经验的开发者，提供丰富的代码示例和详细的说明。

从零基础到训练GPT的课程资料，旨在帮助用户从无深度学习知识到实现自己的GPT模型。

这是一个关于自然语言处理面试的笔记项目，涵盖了FAQ检索式问答系统等相关主题，提供了丰富的资源和实用的代码示例，帮助用户更好地准备面试。

《Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models》一书的配套资源库，包含完整的代码示例和练习答案，适合想要系统学习生成式AI的开发者使用。

结合小红书的业务场景和内部实践，深入讲解现代推荐系统的主要技术和算法，支持多种推荐策略，提供代码示例与实现细节，帮助用户理解和应用推荐系统的最佳实践。

该项目提供了一系列Jupyter笔记本，配合Simon J.D. Prince的书《Understanding Deep Learning》。

Epoching-Blog是一个集成了PyTorch、fastai和HuggingFace的自然语言处理实战教程，旨在帮助用户通过实践深入理解深度学习及其在NLP领域的应用。项目提供了丰富的代码示例和详细的教程，适合希望提升NLP技能的学习者。

这是一个收录音频驱动手势生成相关论文的资源列表，提供实用的代码示例和实现，涵盖最新的研究成果并持续更新，旨在帮助研究人员和开发者深入了解和实验手势生成技术。