artificial-intelligence

Bộ công cụ mô hình hóa chuỗi FAIR 2

Thư viện tính toán tiến hóa tiên tiến được xây dựng trực tiếp trên PyTorch, tạo bởi NNAISENSE.

OpenSTL: Bộ chuẩn mực toàn diện về học tập dự đoán không gian - thời gian

Lộ trình học tập tốt nhất cho Data Science, Data Analytics, AI và SDE. Kho lưu trữ này được cập nhật liên tục dựa trên các tin tuyển dụng hàng đầu trên LinkedIn và Indeed trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và AI.

Danh sách tổng hợp các tập dữ liệu trò chơi tuyệt vời và công cụ cho trí tuệ nhân tạo trong trò chơi

[ICLR 2026] LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation

Sử dụng trí tuệ nhân tạo và thuật toán di truyền để tự động viết chương trình. Hướng dẫn: http://www.primaryobjects.com/cms/article149

Trò chơi khám phá và khai thác không gian 2D được làm bằng Godot và khung AI của chúng tôi

Triển khai TabTransformer, mạng attention cho dữ liệu dạng bảng, trong PyTorch

[CVPR 2024 & TPAMI 2025] UniRepLKNet

CLI chính thức cho muapi.ai — tạo hình ảnh, video và âm thanh từ terminal. Hỗ trợ máy chủ MCP, 14 mô hình AI, có thể cài đặt qua npm và pip.

Ghi chú và lời giải bài tập Phần I từ cuốn sách: "Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems" của Aurelien Geron

Hướng dẫn thiết yếu để cập nhật tin tức về AI/ML/DL/CV

Bản cài đặt PyTorch thuần túy của bài báo NVIDIA về Huấn luyện tức thời các nguyên hàm đồ họa thần kinh: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/

Một trung tâm hoàn chỉnh và có cấu trúc để học Trí tuệ Nhân tạo — bao gồm AI, Machine Learning, Deep Learning và Data Science với sách, lộ trình và tài nguyên được tuyển chọn từ cơ bản đến nâng cao.

Kho lưu trữ đi kèm với sách GANs in Action: Deep learning with Generative Adversarial Networks

Bộ sưu tập các notebook xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ NLP Town

[ACL 2023] Suy luận với kỹ thuật Prompting cho mô hình ngôn ngữ: Một bài khảo sát

Môi trường benchmark cho hiệu suất hợp tác toàn diện giữa con người và AI.

Tìm kiếm ảnh theoữ nghĩa cho dòng lệnh

Tất cả bảng cheat sheet của Stanford: Trí tuệ nhân tạo, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Xác suất, Thống kê, Đại số và Giải tích.

Xây dựng AI agent từ những nguyên tắc cơ bản bằng cách sử dụng LLM cục bộ - không có framework, không có cloud API, không có suy luận ẩn.

CodeProject.AI Server là một dịch vụ độc lập mà các nhà phát triển phần mềm có thể tích hợp và phân phối cùng với ứng dụng của họ để nâng cao ứng dụng bằng sức mạnh của AI.

Kho lưu trữ này là tập hợp các công cụ hacking đạo đức và phần mềm độc hại khác nhau dùng cho mục đích kiểm thử thâm nhập và nghiên cứu, được viết bằng python, ruby, rust, c++, go và c.

Sách về Học máy Q và AI

Tập dữ liệu âm thanh AI (AI-ADS) 🎵, bao gồm Giọng nói, Âm nhạc và Hiệu ứng âm thanh, có thể cung cấp dữ liệu huấn luyện cho Generative AI, AIGC, huấn luyện mô hình AI, phát triển công cụ âm thanh thông minh và các ứng dụng âm thanh.

Kế hoạch chia sẻ khóa học Đại học Thiên Tân

Dữ liệu đã được xử lý / làm sạch cho Paper Copilot

Đại học Mã nguồn mở Học máy

OpenEMMA, một "bản sao" mã nguồn mở với giấy phép linh hoạt của mô hình EMMA từ Waymo.