Biggan的Pytorch实施具有验证的重量和转换脚本。

Happy Transformer可以轻松使用NLP变压器模型进行微调和推断。

Python的快速演变策略实施

Lambdanetworks的实施，这是一种新的图像识别方法，以较少的计算到达SOTA

Musiclm的实现，这是Google Research发表的音乐模型文本，并进行了一些修改。

掠夺者：模块化深钢筋学习框架。专注于Starcraft II。支持健身房，阿塔里（Atari）和穆乔科（Mujoco）。

Python +推理 – Python中的模型部署库。有史以来最简单的模型推理服务器。

与卷积神经网络的图像脱毛。脚本和神经网络模型在此处可用

一个基于Pytorch的DEEPRL框架，用于在生物启发的环境中训练和研究人造物种。

跟踪Pytorch型号的指数移动平均值（EMA）版本的一种简单方法

使用进化算法，ML超参数调整和特征选择。

OCR与Google的AI技术（Cloud Vision API）

具有示例和算法的游戏理论框架

利用LLM的统一框架

DeepMind的U-Net +变压器体系结构的Transframer实施长达30秒的视频生成

一些个人实验，围绕将令牌路由引起不同的自回旋关注，类似于Experts的混合物

Wang等人的Pytorch实施进化政策优化。卡内基·梅隆大学的机器人学院

在pytorch和Zeta中的“ Mambabyte：无令牌的选择性状态空间模型”中的Mambabyte实施