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开源人工智能领域的全面指南与进展

Open Source AI 开源人工智能 AI图书贡献指南社区参与 Github 开源项目

《The State of Open Source AI (2023 Edition)》电子书全面探讨了从模型评估到部署的开源AI领域，适合研究人员与从业者。读者可在Discord专属频道参与最新开源AI趋势讨论，克服FOMO。

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

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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。

Awesome-AISourceHub - AI科技信息源收集与共享平台

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Awesome-AISourceHub聚合来自AI科技领域的高质量信息源，提供最新AI资讯和学术资源，支持用户贡献和同步近源头内容。

interviews.ai - 深度学习面试宝典，涵盖广泛AI关键主题

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本书包含数百个AI面试问题的详细解答，涵盖信息理论、贝叶斯统计和算法微分等核心主题。特别为数据科学研究生和求职者设计，帮助在面试中脱颖而出。无论是初学者还是有经验的研究人员，都能从中获益。书中配有清晰图表和逐步解析，助读者全面掌握深度学习理论和实践。

hello-ai - AI资源，如ChatGPT中文指南、全球AI网站导航、AI信息交流

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提供丰富的AI资源，如ChatGPT中文指南、全球AI网站导航、AI信息交流等。推荐稳定优质的国外AI服务，包括coze.com、chat.openai.com、gemini.google.com等，旨在帮助用户轻松接触高质量的AI服务。

OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述

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自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来，开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程，包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外，还提供了丰富的开发和实施指导，从数据准备到低成本推理，并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。

AI_Tutorial - 自动更新的AI和机器学习技术资料开源项目

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AI_Tutorial是一个每日自动更新的开源项目，专注于整理人工智能、机器学习和大数据领域的高质量技术资料。资源来自开源项目官网、技术网站、知名公司博客等。项目涵盖基础知识和前沿实践，旨在提高信息获取效率，为AI工程师提供全面学习资源和解决方案参考，促进行业发展。

openmlsys-zh - 现代机器学习系统设计与实现全面指南

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该开源项目全面介绍现代机器学习系统的设计和实现，涵盖编程接口、计算图、编译器技术、硬件加速等核心内容。同时探讨推荐系统、联邦学习、强化学习等前沿领域的系统实现。项目内容适合学生、研究人员和开发者，有助于读者深入理解机器学习系统，提升实际应用和开发能力。

awesome-ai - 人工智能资源汇总课程、工具与开源项目

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本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。

what-llm-to-use - 主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景的详细介绍

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DevAI领域发展迅速，开发者需选择适合的LLM模型。本文详细介绍主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景，包含从本地环境到托管服务的部署指南，提供全面对比与建议，帮助开发者提升开发效率。欢迎贡献意见以完善此LLM索引。

sciguide - 现代科研方法与趋势探索

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