🚢程序员AI学习指南

收集和整理与AI学习相关的资源，包括但不限于教程、代码示例、论文、书籍推荐等。无论你是AI领域的新手还是有一定经验的开发者，都希望这个仓库能对你有所帮助。

🟢开源AI大模型Models

模型	链接	说明	推荐星级
LLaMA2	LLaMA2	Meta推出的开源大语言模型，适用于研究与应用。	⭐⭐⭐⭐
GPT-J	GPT-J	EleutherAI开发的开源大语言模型，性能接近GPT-3。	⭐⭐⭐⭐
Alpaca	Alpaca	基于LLaMA的指令调优模型，适用于交互式应用。	⭐⭐⭐⭐
OpenAssistant	OpenAssistant	LAION开发的开源助手模型，注重对话能力。	⭐⭐⭐⭐
Vicuna	Vicuna	基于LLaMA的对话优化模型，适用于交互式应用。	⭐⭐⭐⭐
GPT-NeoX	GPT-NeoX	EleutherAI开发的开源大语言模型，支持大规模训练。	⭐⭐⭐⭐

🌐AI大模型产品Product

产品名称	网址
DeepSeek	https://chat.deepseek.com/
ChatGPT	https://chat.openai.com/
Bard	https://bard.google.com/
Claude	https://www.anthropic.com/
文心一言	https://yiyan.baidu.com/
通义千问	https://tongyi.aliyun.com/
讯飞星火	https://xinghuo.xfyun.cn/
智谱清言	https://chatglm.cn/
AI文本人性化	https://humanize.im/zh-CN
腾讯元器	https://yuanqi.tencent.com/agent-shop
Napkin	https://chat01.ai/?ref=nyi8wifx
Chat01.ai	https://www.napkin.ai/

🔦教程Tutorial

教程	链接	说明	推荐星级
面向初学者的人工智能课程	Link	微软推出的面向初学者的人工智能课程	⭐⭐⭐
LLMCookbook	LLMCookbook	面向开发者的大模型系列教程，涵盖API使用与应用开发。	⭐⭐⭐⭐
Hugging Face 教程	Hugging Face	提供丰富的NLP模型使用与训练教程。	⭐⭐⭐
Stanford CS224n	CS224n	斯坦福大学的自然语言处理课程，涵盖最新研究进展。	⭐⭐⭐⭐
PyTorch 官方教程	PyTorch Tutorials	官方提供的PyTorch使用与深度学习教程。	⭐⭐⭐

⛏️项目工具Tools

资料名称	链接	说明	推荐星级
TensorFlow	TensorFlow	Google开发的开源深度学习框架，支持多种平台。	⭐⭐⭐⭐
PyTorch	PyTorch	Facebook开发的深度学习框架，灵活性高，适合研究。	⭐⭐⭐⭐
Hugging Face Transformers	Transformers	提供丰富的预训练模型与工具，便于NLP任务开发。	⭐⭐⭐⭐
OpenCV	OpenCV	计算机视觉库，提供丰富的图像处理功能。	⭐⭐⭐

📜论文Papers

资料名称	链接	说明	推荐星级
2024年值得注意的人工智能研究论文（一）	Link	2024年值得注意的人工智能研究论文（一）	⭐⭐⭐
Attention Is All You Need	论文	提出Transformer模型，是现代大语言模型的基础。	⭐⭐⭐
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers	论文	提出BERT模型，开启了预训练语言模型的新篇章。	⭐⭐⭐
GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners	论文	描述GPT-3模型的架构与能力，展示其在多任务中的表现。	⭐⭐⭐
Vision Transformer (ViT)	论文	将Transformer架构应用于计算机视觉任务。	⭐⭐
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy	论文	提出YOLOv4模型，提升了目标检测的速度与准确性。	⭐⭐
Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks	论文	探讨在强化学习中引入辅助任务以提升性能。	⭐⭐
Self-Attention Generative Adversarial Networks (SAGAN)	论文	在GAN中引入自注意力机制，提升生成效果。	⭐⭐
CLIP: Learning Transferable Visual Models	论文	结合图像与文本的对比学习模型，提升多模态理解能力。	⭐⭐⭐
AlphaFold: Using AI for Scientific Discovery	论文	DeepMind开发的蛋白质结构预测模型，突破性成果。	⭐⭐⭐
Sparse Transformer	论文	提出稀疏注意力机制，提升Transformer的效率。	⭐⭐⭐
T5: Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer	论文	提出T5模型，将所有NLP任务统一为文本到文本的框架。	⭐⭐⭐
Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context	论文	提出Transformer-XL，支持更长上下文的语言模型。	⭐⭐⭐

📖书籍推荐Books

教程	Link	说明	推荐星级	备注

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