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FAIR Sequence Modeling Toolkit 2

Fortgeschrittene Bibliothek für evolutionäre Berechnungen direkt auf Basis von PyTorch, entwickelt bei NNAISENSE.

OpenSTL: Ein umfassender Benchmark für räumlich-zeitliches prädiktives Lernen

Beste Roadmaps für Data Science, Data Analytics, KI und SDE. Dieses Repository wird kontinuierlich basierend auf Top-Stellenangeboten bei LinkedIn und Indeed im Bereich Data Science und KI aktualisiert.

[ICLR 2026] LightMem: Leichtgewichtige und effiziente speichererweiterte Generierung

:video_game: Eine kuratierte Liste großartiger Spieldatensätze und Werkzeuge für künstliche Intelligenz in Spielen

Verwendung von künstlicher Intelligenz und genetischen Algorithmen zum automatischen Schreiben von Programmen. Tutorial: http://www.primaryobjects.com/cms/article149

Ein mit Godot und unserem KI-Framework entwickeltes 2D-Weltraumexplorations- und Bergbauspiel

Implementierung von TabTransformer, einem Attention-Netzwerk für tabellarische Daten, in PyTorch

[CVPR 2024 & TPAMI 2025] UniRepLKNet

Notizen und Übungslösungen zu Teil I des Buches: „Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems“ von Aurelien Geron

Wesentlicher Leitfaden, um bei AI/ML/DL/CV auf dem Laufenden zu bleiben

Offizielle CLI für muapi.ai — Generieren Sie Bilder, Videos und Audio über das Terminal. MCP-Server, 14 KI-Modelle, über npm + pip installierbar.

Reine PyTorch-Implementierung des NVIDIA-Papers zum instantanen Training neuronaler Grafikprimitiven: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/

Begleit-Repository zu „GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks“

Ein vollständiges, strukturiertes Hub zum Lernen von Künstlicher Intelligenz – umfasst KI, Machine Learning, Deep Learning und Data Science mit Büchern, Roadmaps und kuratierten Ressourcen vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen.

Eine Sammlung von Notebooks für Natural Language Processing von NLP Town

[ACL 2023] Reasoning with Language Model Prompting: A Survey

Eine Benchmark-Umgebung für vollständig kooperative Mensch-KI-Leistung.

Alle Stanford-Spickzettel: Künstliche Intelligenz, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Algebra und Analysis.

Semantische Fotosuche für die Kommandozeile

Erstellen Sie KI-Agenten von Grund auf mit einem lokalen LLM – ohne Frameworks, ohne Cloud-APIs, ohne verstecktes Reasoning.

CodeProject.AI Server ist ein eigenständiger Dienst, den Softwareentwickler in ihre Anwendungen integrieren und mit ihnen vertreiben können, um ihre Apps mit KI-Funktionen zu erweitern.

Dieses Repository ist eine Sammlung verschiedener ethischer Hacking-Tools und Malware für Penetrationstests und Forschungszwecke, geschrieben in Python, Ruby, Rust, C++, Go und C.

Buch zu Machine Learning Q and AI

KI-Audiodatensätze (AI-ADS) 🎵, einschließlich Sprache, Musik und Soundeffekten, die Trainingsdaten für generative KI, AIGC, KI-Modelltraining, die Entwicklung intelligenter Audiowerkzeuge und Audioanwendungen bereitstellen können.

Kurs-Sharing-Programm der Universität Tianjin

Machine Learning Open Source University

Verarbeitete / Bereinigte Daten für Paper Copilot

OpenEMMA, eine freizügig lenzenzierte Open-Source-"Reproduktion" von Waymos EMMA-Modell.