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Tangram 是一个基于scanpy的 Python 包，用PyTorch编写，用于将单细胞（或单核）基因表达数据映射到空间基因表达数据上。单细胞数据集和空间数据集应来自同一解剖区域/组织类型，理想情况下来自同一生物学重复，并且需要共享一组基因。Tangram 通过拟合共享基因的基因表达来在空间上对齐单细胞数据。
此开源项目旨在完全从0开始，仅用3块钱成本 + 2小时！即可训练出仅为25.8M的超小语言模型MiniMind。 MiniMind系列极其轻量，最小版本体积是 GPT-3 的 1/7000，力求做到最普通的个人GPU也可快速训练。 项目同时开源了大模型的极简结构-包含拓展共享混合专家(MoE)、数据集清洗、预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)、LoRA微调， 直接偏好强化学习(DPO
构建大型语言模型（从头开始）。目前在github上超过4万个stars 从头开始逐步在 PyTorch 中实现类似 ChatGPT 的 LLM。该存储库包含用于开发、预训练和微调类似 GPT 的 LLM 的代码，并且是《从头开始构建大型语言模型》一书的官方代码存储库。 在《构建大型语言模型（从零开始）》中，你将逐步从头开始编写代码，学习并理解大型语言模型 (LLM) 的工作原理。本书将指导
PapertoCode 是一款专业的 AI 工具，旨在将研究论文方法论直接转化为可执行的 Python 代码。PapertoCode 的核心目标是简化开发者和研究人员将前沿研究成果付诸实践的流程。其实现方式是分析研究论文的实施部分，提取关键方法论，并将其转换为可立即使用的 Python 代码。例如，如果一篇论文描述了一种用于图像分类的新型机器学习模型，包括数据预处理步骤、模型架构、训练流程和评估指
Pref-Editor MCP server
Unity MCP server, providing a bridge between the Unity Editor and external Large Language Models (LLMs) or cloud-based AI agents.
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