machine-learning

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。

透過單一 YAML 微調 LLM。層串流訓練可在 4 GB 筆電 GPU 上執行 8B 模型。

機器學習與代理式 AI 資源、實踐與研究

course.fast.ai 第三版

Torchreid：使用 PyTorch 的深度學習人臉重識別。

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。

Lightning ⚡️：使用統計與計量模型的快速預測。

一個用於解析/標準化全球街道地址的 C 函式庫，採用統計 NLP 與開放地理資料

機器學習基礎：線性代數、微積分、統計學與電腦科學

跨引擎深度學習框架（Java）

《Machine Learning Systems: Design and Implementation》 (V2 即將推出）

TensorFlow 中的機率程式語言。深度生成模型、變分推論

針對 NVIDIA Jetson 與 JetPack-L4T 的機器學習容器

🌟100+ 原創 LLM / RL 原理圖📚，《大模型算法》作者巨献！💥（100+ LLM/RL Algorithm Maps ）

MegEngine 是一個快速、可擴展、易於使用且支援自動微分的深度學習框架

高階函式庫，協助在 PyTorch 中靈活且透明地訓練與評估神經網路

一個 MLOps 框架，用於打包、部署、監控與管理數千個生產機器學習模型

ALICE（Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics）是 Microsoft Research 的一個專案，旨在將人工智慧概念應用於經濟決策。其目標之一是構建一套結合最先進機器學習技術與計量經濟學的工具包，以將自動化帶入複雜的因果推斷問題。至今，ALICE Python SDK 已完成

DS/ML 面試準備的筆記、書籍、問題與作品集集合

一個使用 RLHF 的分散式語言模型訓練倉庫

一個 Rust 機器學習框架

Relax! Flux 是一個不需要你處理張量的機器學習庫

純 Go 的快速人臉偵測、瞳孔/眼睛定位與面部關鍵點檢測庫

Prompt Engineering、生成式 AI 與 LLM 指南，由 Learn Prompting 提供 | 加入我們的 Discord，加入最大的 Prompt Engineering 學習社群

使用 Stable Diffusion 透過探索潛在空間與文字提示之間的變形，創建 🔥 影片

ML.NET 範例，一個適用於 .NET 的開源跨平台機器學習框架。

下一代自動化數據探索分析與可視化平台

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