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Python 中的概率時間序列建模

加速 3D 深度學習研究的 PyTorch 函式庫。

此倉庫收集免費資料科學學習資源

從零開始在 PyTorch 中實現推理 LLM，逐步說明

使用 PyTorch 的时间序列预测

Kodezi Chronos 是一個以除錯為先的語言模型，在 SWE-bench Lite 上達成 80.33% 的最佳成績，實際修復準確率 67%，比 GPT-4 高出六倍以上。採用自適應圖形導向檢索與持久除錯記憶。模型將於 2026 年第一季透過 Kodezi OS 推出。

我相信本書主要針對的研究生與求職者將從閱讀中受益；同時，我也希望即使是最有經驗的研究人員也會覺得它同樣引人入勝。

抽象與推理語料庫

Google DeepMind 的軟體堆疊，用於物理模擬與強化學習環境，採用 MuJoCo

用於 NLP 的資料增強

Python 資源的精選清單，適用於資料科學

精選最佳真開源 AI 專案、模型、工具與基礎設施列表，每日更新。

用於建置部署在真實世界應用中的實用生產級深度學習系統的指南。

Python 用於實時通信的庫。

🕵 用於公共行政社會控制的人工智慧 | **此倉庫不會頻繁更新。請查看 README**

Tree of Thoughts 的即插即用實作：使用大型語言模型的深思熟慮問題解決，提升模型推理至少 70%

《大語言模型》作者：趙鑫，李軍毅，周昆，唐天一，文繼榮

Tengine 是一個輕量、高效、模組化的推理引擎，適用於嵌入式裝置

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

為 AI 開發者提供技術資源，協助使用 Oracle AI Database 與 OCI 服務構建應用、代理與系統

NeuralProphet：一個簡易的預測包

MongoDB 的生成式 AI 展示：涵蓋 Retrieval‑Augmented Generation (RAG)、AI 代理與行業特定用例的完整範例與樣本應用

包含不同計算機科學主題連結與資源的倉庫

透過此完整 0 到 100 的儲存庫，精通人工智慧、機器學習、生成式 AI、深度學習、資料科學、自然語言處理、強化學習等。

用 Segment Anything Model (SAM) 進行地理空間資料分割的 Python 套件

由百川智能科技開發的一系列大型語言模型

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：可投入生產的預訓練時間序列基礎模型，用於預測與異常偵測。生成式預訓練變壓器在超過 100B 個資料點上訓練，能準確預測零售、電力、金融與 IoT 等多個領域，只需幾行程式碼 🚀

Vector (and Scalar) Quantization, in Pytorch

一個最小化的 Python 框架，用於構建自訂 AI 推理伺服器，完全控制邏輯、批次與擴展