在Pytorch中，使用注意力的Meshgpt，SOTA网格生成

用于结构化和非结构化机器学习数据集的快速数据版本控制系统。我们的目标是使版本化数据集像版本化代码一样容易。

由Django Rest框架构建的动态，可扩展的AI聊天机器人，支持PDF，文档，网站和YouTube视频的定制培训。利用Openai的GPT-3.5，Pinecone，Faiss和芹菜进行无缝整合和性能。

轻松的插件和播放优化器将模型培训成本降低50％。 新优化器比LLMS上的Adam快2倍。

缪斯的实施：通过蒙版生成变压器的文本到图像生成，pytorch

通过图像 – 文本基础模型以医学文献为基础的透明医学图像AI

pytorch中的tabtransformer的实现，表格数据的注意网络

组合卷积神经网络（CNN）和线性支持向量机（SVM）的体系结构用于图像分类

反射：具有动态记忆和自我反射的自治药物

[CVPR2024✨Highlight]官方存储库，这是第一种共同从单眼视频中重建铰接的手和物体的方法，而无需假设预扫描的对象模板和3D手动训练数据。

对表格深度学习的研究：论文和包裹

蛇游戏的人工智能。

pytorch中的openai的文本dall-e的实现 /复制

🌐Webwalker：Web遍历中的LLMS基准测试

使用EMA-VFI和Real-Esrgan的高级基于AI的视频翻新UI

通用无数据的通用对抗性扰动

无需任何人类干预即可自动深度学习。 AutoDL挑战@Neurips的第1季度解决方案。

与不同音频相关的神经网络的WebUI