machine-learning

Kodezi Chronos là một mô hình ngôn ngữ chuyên gỡ lỗi, đạt kết quả tối tân trên SWE-bench Lite (80.33%) và độ chính xác sửa lỗi thực tế 67%, gấp hơn sáu lần so với GPT-4. Được xây dựng với Adaptive Graph-Guided Retrieval và Persistent Debug Memory. Mô hình sẽ ra mắt vào Quý 1 năm 2026 thông qua Kodezi OS.

Tinh chỉnh LLMs chỉ từ một YAML. Layer streaming đào tạo mô hình 8B trên GPU laptop 4 GB.

Tài nguyên, Thực hành và Nghiên cứu về Machine Learning và Agentic AI

Phiên bản thứ 3 của course.fast.ai

Torchreid: Nhận dạng lại con người bằng học sâu trong PyTorch.

Tôi tin rằng bạn, những học viên cao học và những người đang tìm việc - đối tượng chính mà cuốn sách này hướng tới - sẽ nhận được nhiều lợi ích khi đọc nó; tuy nhiên, tôi cũng hy vọng rằng ngay cả những nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm nhất cũng sẽ thấy nó vô cùng thú vị.

Dự báo cực kỳ nhanh chóng với các mô hình thống kê và kinh tế lượng.

Thư viện C dùng để phân tích cú pháp và chuẩn hóa địa chỉ đường phố trên toàn thế giới. Hỗ trợ bởi NLP thống kê và dữ liệu địa lý mở.

Nền tảng Học máy: Đại số tuyến tính, Giải tích, Thống kê & Khoa học Máy tính

Một Framework Deep Learning độc lập với Engine bằng Java

《Machine Learning Systems: Design and Implementation》 (Phiên bản 2 sắp ra mắt)

Container học máy cho NVIDIA Jetson và JetPack-L4T

Ngôn ngữ lập trình xác suất trong TensorFlow. Mô hình tạo sinh sâu, suy luận biến phân.

🌟 Hơn 100 sơ đồ nguyên lý LLM / RL gốc 📚, tác giả của cuốn "Đại mô hình thuật toán" đặc biệt đóng góp! 💥 (100+ LLM/RL Algorithm Maps)

MegEngine là một framework học sâu nhanh chóng, có thể mở rộng, dễ sử dụng và hỗ trợ tính đạo hàm tự động

Thư viện cấp cao giúp đào tạo và đánh giá mạng neural trong PyTorch một cách linh hoạt và minh bạch.

Một framework MLOps để đóng gói, triển khai, giám sát và quản lý hàng nghìn mô hình machine learning trong môi trường production

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) là một dự án nghiên cứu của Microsoft nhằm áp dụng các khái niệm Trí tuệ Nhân tạo vào việc ra quyết định kinh tế. Một trong những mục tiêu của dự án là xây dựng một bộ công cụ kết hợp các kỹ thuật học máy tiên tiến nhất với kinh tế lượng để tự động hóa các bài toán suy luận nhân quả phức tạp. Đến nay, Python SDK của ALICE (e

Kho lưu trữ dùng để huấn luyện phân tán các mô hình ngôn ngữ bằng Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF)

Bộ sưu tập tài liệu, sách, câu hỏi và danh mục đầu tư để luyện phỏng vấn DS/ML

Một framework học máy bằng Rust.

Thư giãn! Flux là thư viện ML không làm bạn căng thẳng

Thư viện phát hiện khuôn mặt nhanh, định vị đồng tử/mắt và phát hiện điểm đặc trưng khuôn mặt bằng thuần Go.

Hướng dẫn về Prompt Engineering, Generative AI và LLM bởi Learn Prompting | Tham gia Discord của chúng tôi để gia nhập cộng đồng học tập Prompt Engineering lớn nhất

Tạo video 🔥 bằng Stable Diffusion thông qua việc khám phá không gian tiềm ẩn và chuyển đổi mượt mà giữa các câu lệnh văn bản

Mã mẫu cho ML.NET, một framework học máy mã nguồn mở và đa nền tảng cho .NET.

Nền tảng phân tích khám phá và trực quan hóa dữ liệu tự động thế hệ tiếp theo.

Ngăn xếp phần mềm của Google DeepMind dành cho mô phỏng dựa trên vật lý và môi trường Reinforcement Learning, sử dụng MuJoCo.

Tăng cường dữ liệu cho NLP

Danh sách tổng hợp tài nguyên Python cho khoa học dữ liệu.