lora

IoT 平台框架

自由通訊

使用便宜的 ESP32 開發板透過 Wifi 與 BLE 進行客流量計量

OneDiff：一個用於擴散模型的開箱即用加速庫。

大規模 LLM 推論引擎

用於 Meshtastic 的 Android 應用程式

適用於 Android、Linux 與 macOS 的 LXMF 用戶端，讓你透過 LoRa、封包無線電、WiFi、I2P 或 Reticulum 支援的其他媒介，在 Reticulum 網路上與他人或相容系統通訊。

chatglm 6b 微調與 alpaca 微調

在配備 Apple Silicon 的 Mac 上微調 LLMs。支援 SFT、DPO、GRPO、Vision、TTS、STT、Embedding 與 OCR 微調 —— 基於 MLX 原生實現。相容 Unsloth API。

一個開源的知識型 Large Language Model 框架

基於 Qwen-3 與 Stable Diffusion 系列的 DeepSeek Engram 架構研究。

適用於 ESP32 的 Lua RTOS

透過文字任務描述即可調整 LLM 以適應特定基準測試任務的超網路 (Hypernetworks)

由 Reticulum Network Stack 驅動的簡單網狀網路通訊應用程式。

微調 Whisper 語音辨識模型，支援無時間戳資料訓練、有時間戳資料訓練以及無語音資料訓練。加速推論並支援 Web 部署、Windows 桌面部署與 Android 部署

本系列將帶領您從 NLP 與 Computer Vision 的基礎，一路探索至 Vision-Language Models 的尖端技術。

The Things Stack，一個開源的 LoRaWAN 網路伺服器

使用藍牙 LE、TCP 或透過 LXMF 與 Reticulum 的 RNode (LoRa) 的原生 Android 訊息應用程式

MOVA：邁向可擴充且同步的視訊-音訊生成

ChirpStack 開源 LoRaWAN 網路伺服器

《AI 研發提效：自己動手訓練 LoRA》，包含 Llama（Alpaca LoRA）模型、ChatGLM（ChatGLM Tuning）相關 Lora 的訓練。訓練內容：使用者故事生成、測試程式碼生成、程式碼輔助生成、文字轉 SQL、文字生成程式碼……

從 NLP 到 LLM 的演算法全端教學，線上閱讀地址：https://datawhalechina.github.io/base-llm/

:airplane: 多功能、相容的 DIY 通用航空接近感知系統

這是具備完整功能的 GNU Radio 軟體定義無線電 (SDR) LoRa 收發器實作，包含所有必要的接收器元件，即使在極低 SNR 下也能正常運作。此工作由 EPFL 電信電路實驗室進行。

AI 驅動的多語音有聲書產生器 — LLM 腳本註解、語音複製、語音設計、LoRA 訓練、逐行風格控制，以及匯出為 MP3、分章 M4B 或 Audacity 多軌。基於 Qwen3-TTS 構建。

[ICML2024 (Oral)] DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation 的官方 PyTorch 實作

CatSniffer 是一張原創的多協定與多頻段電路板，使用最新的無線物聯網協定來對物聯網 (IoT) 裝置進行監聽、通訊與攻擊。這是一個高度可攜式的 USB 棒，整合了 TI CC1352、Semtech SX1262，以及 V3 用的 RP2040 或 V2 用的 Microchip SAMD21E17

用於微調、消融與單元測試開源 LLM 的工具組。

我的著作《A Hands-On Guide to Fine-Tuning LLMs with PyTorch and Hugging Face》官方儲存庫

為 AI 生成研究人員設計的 diffusers 框架內使用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 最易懂的教學🔥