artificial-intelligence

Python 中的概率时间序列建模

加速 3D 深度学习研究的 PyTorch 库。

此仓库收集免费数据科学学习资源

从零开始在 PyTorch 中实现推理 LLM，逐步说明

使用 PyTorch 的时间序列预测

Kodezi Chronos 是一个以除错为先的语言模型，在 SWE-bench Lite 上达成 80.33% 的最佳成绩，实际修复准确率 67%，比 GPT-4 高出六倍以上。采用自适应图形导向检索与持久除错记忆。模型将于 2026 年第一季通过 Kodezi OS 推出。

我相信本书主要针对的研究生与求职者将从阅读中受益；同时，我也希望即使是最有经验的研究人员也会觉得它同样引人入胜。

抽象与推理语料库

Google DeepMind 的软件堆栈，用于物理模拟与强化学习环境，采用 MuJoCo

用于 NLP 的数据增强

Python 资源的精选清单，适用于数据科学

精选最佳真开源 AI 项目、模型、工具与基础设施列表，日更新。

用于构建部署在真实世界应用中的实用生产级深度学习系统的指南。

Python 用于实时通信的库。

🕵 用于公共行政社会控制的人工智慧 | **此仓库不会频繁更新。请查看 README**

Tree of Thoughts 的即插即用实现：使用大型语言模型的深思熟虑问题解决，提升模型推理至少 70%

《大语言模型》作者：赵鑫，李军毅，周昆，唐天一，文继荣

Tengine 是一个轻量、高效、模块化的推理引擎，适用于嵌入式装置

LLM 应用的本地持久内存存储，包括 Claude Desktop、GitHub Copilot、Codex、Antigravity 等

为 AI 开发者提供技术资源，协助使用 Oracle AI Database 与 OCI 服务构建应用、代理与系统

NeuralProphet：一个简易的预测包

MongoDB 的生成式 AI 展示：涵盖 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)、AI 代理与行业特定用例的完整示例与样本应用

包含不同计算机科学主题链接与资源的仓库

通过此完整 0 到 100 的仓库，精通人工智慧、机器学习、生成式 AI、深度学习、数据科学、自然语言处理、强化学习等。

用 Segment Anything Model (SAM) 进行地理空间资料分割的 Python 套件

由百川智能科技开发的一系列大型语言模型

A comprehensive list of Deep Learning / Artificial Intelligence and Machine Learning tutorials - rapidly expanding into areas of AI/Deep Learning / Machine Vision / NLP and industry specific areas such as Climate / Energy, Automotives, Retail, Pharma, Medicine, Healthcare, Policy, Ethics and more.

TimeGPT-1：可投入生产的预训练时间序列基础模型，用于预测与异常检测。生成式预训练变压器在超过 100B 个数据点上训练，能准确预测零售、电力、金融与 IoT 等多个领域，只需几行代码 🚀

Vector (and Scalar) Quantization, in Pytorch

一个最小化的 Python 框架，用于构建自定义 AI 推理服务器，完全控制逻辑、批次与扩展