fm-cheatsheet

AI基础模型开发实践资源集锦

Foundation Model 开发实践资源贡献模型开发研究文献 Github 开源项目

fm-cheatsheet是一个Foundation Model开发资源集锦,提供AI基础模型开发和发布的最佳实践。项目包含在线清单、研究论文和贡献指南,开发者可通过网站或GitHub参与。基于文献综述筛选AI开发资源,注重负责任实践。这是一个开放的AI基础模型开发协作平台。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络

awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

Automated-Fact-Checking-Resources - 自动事实核查资源库数据集、模型与研究进展

Github多模态开源项目数据集社交媒体自动事实核查虚假信息检测

该项目整理了自动事实核查领域的全面资源,包括最新数据集、模型和研究进展。涵盖从声明检测到结果预测的完整流程,并包含多模态事实核查内容。项目持续更新,为研究人员提供便捷的参考资料库。

github-cheat-sheet - GitHub和Git高效使用技巧全面指南

GitGitHubGithub代码协作开源项目版本控制

本指南全面介绍GitHub和Git的实用功能与隐藏技巧,包括差异对比、提交历史查看、分支管理、Gist使用等。通过掌握这些高效操作方法,开发者可以显著提升代码协作与版本控制效率。指南内容涵盖初级到高级用法,适合不同经验水平的开发人员参考学习,助力更好地利用GitHub平台。

awesome-deepseek-coder - DeepSeek Coder开源资源汇总助力智能代码开发

DeepSeek CoderGithub人工智能代码生成开源项目模型

本项目收集整理了DeepSeek Coder相关的开源资源,涵盖官方和社区开发的各种规模模型、量化版本及配套工具。DeepSeek Coder作为高效的代码生成和理解模型,广泛应用于智能编程辅助和代码补全等场景。开发者可通过此资源列表深入了解和使用DeepSeek Coder,促进AI辅助编程技术的应用与创新。

cool-ai-stuff - 此存储库包含免费使用的 AI API 和站点的列表

AI APIAPI列表GPT-4Githubzukijourney免费AI接口开源项目

cool-ai-stuff项目提供了一个综合性清单，涉及多个免费的AI API与网站，涵盖从大型语言模型到图像模型的各种AI服务。此列表由领域专家@zukixa维护更新，确保资源的时效性和实用性。用户可轻松找到符合各类需求的AI服务选项。请注意，使用这些开放资源时需要自行承担相应风险。

cv_note - 分享计算机视觉和模型压缩部署技术栈笔记

CVGithub开源项目机器学习深度学习算法工程师计算机视觉

这个开源项目详细记录了计算机视觉算法工程师的成长路径，从基础编程知识到深度学习，再到模型部署。项目还提供了算法实习内推表、校招可投递公司汇总及技术栈笔记等实用资源，涵盖了编程开发、机器学习、图像识别、模型压缩等关键技术点，适合希望系统提升技术水平的工程师。

ML-Course-Notes - 机器学习和AI课程讲义共享平台

CMU Neural Nets for NLPCS224NCS25GithubMIT 6.S191Machine Learning Specialization开源项目

本项目汇集和分享机器学习、自然语言处理（NLP）及人工智能（AI）的课程讲义。用户可以在平台上协作整理笔记，涵盖从基础到高级的学习内容，包括监督学习、无监督学习、深度学习、生成模型及强化学习等。讲义来自多位知名讲师的热门课程，如Andrew Ng的机器学习课程、MIT的深度学习导论及CMU的神经网络与NLP课程，内容权威且实用。加入社区，共同提升学习效果。

courses - AI课程和资源精选合集

AI coursesGithub人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理

本仓库汇集了各种人工智能课程和资源链接，适合不同学习阶段的用户。涵盖生成式AI、深度学习、自然语言处理等多个主题的免费课程，资源来自麻省理工学院、斯坦福大学、哈佛大学等知名机构。欢迎贡献和建议，共同打造优质的AI学习平台。

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