Transformer Debugger
Transformer Debugger (TDB) 是一款由OpenAI的对齐团队开发的工具，用于帮助研究人员和开发者理解和分析Transformer模型的内部结构和行为。它提供了无需编程即可探索模型结构的能力，并具备前向传递干预、组件级分析、自动生成解释、可视化界面及后端支持等功能。TDB 支持多种模型和数据集，包括GPT-2模型及其自动编码器。
网络
neural frames
Neural Frames 是一款基于人工智能的文本转视频工具，能够将文本描述转换为动态视频内容，支持多种神经网络模型的选择与自定义训练。它具备音频反应动画、帧级编辑控制和高分辨率输出等功能，适用于音乐视频制作、数字艺术创作、广告设计、教育视频开发等多个领域，为创意工作者提供高效且灵活的解决方案。
CityDreamer4D
CityDreamer4D是由南洋理工大学S-Lab开发的4D城市生成模型，通过分离动态与静态元素，结合模块化架构生成逼真城市环境。支持无边界扩展、风格化处理、局部编辑及多视角一致性，适用于城市规划、自动驾驶和虚拟现实等领域。采用高效鸟瞰图表示法与神经场技术，提升生成效率与质量。
【新】AI算法工程师-深度学习入门
31课时掌握神经网络的基本原理和实现方法，以及卷积神经网络、递归神经网络和词向量等经典模型的原理和应用技巧，打下深度学习领域的坚实基础。
Micro LLAMA
Micro LLAMA 是一款基于简化版 Llama 3 模型的教学工具，通过约 180 行代码实现 8B 参数的最小化模型，支持自注意力机制和前馈神经网络。它提供 Jupyter 笔记本和 Conda 环境配置指南，帮助用户轻松学习和实验，特别适用于学术教学、研究开发和个人学习。
