Github上值得学习的7个人工智能项目

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1. google-research

地址

https://github.com/google-research/google-researchstar10.5kfork2.0k

非官方整理的 Google AI Research 集合项目

2. AIDungeon

地址

https://github.com/AIDungeon/AIDungeonstar2.5kfork399

一个基于机器学习的地下城文字游戏。此项目介绍了如何使用机器学习构建一个游戏，代码简单清晰适合 AI 爱好者深入研究

 

 

3. RecommenderSystem-Paper

地址

https://github.com/daicoolb/RecommenderSystem-Paperstar568fork186

推荐系统论文整理列表，包括了行业优秀会议 AAAI、NIPS 等发表的论文，以及 KDD 一些获奖论文。方便推荐系统方向以及文本表示方向等研究人员，跟踪阅读行业内经典论文和最新研究方向

4. QuestionAnsweringSystem

地址

https://github.com/ysc/QuestionAnsweringSystemstar1.6kfork1.2k

一个 Java 实现的人机问答系统，能够自动分析问题并给出候选答案。在 2011 年的美国热门电视智力问答节目《Jeopardy》中，由 IBM 开发的 AI 问答系统 Watson 战胜了人类选手，而 QuestionAnsweringSystem 则是 Watson 的 Java 实现。从今天的眼光去看，它可能已经不够那么智能，不过由于它的简便性和易于部署运行，因此非常适合新手把玩，赶紧去你的应用中集成一个炫酷的智能问答系统吧

5. pg_flame

地址

https://github.com/mgartner/pg_flamestar1.3kfork18

Postgres 数据库性能分析工具，把 EXPLAIN ANALYZE 结果通过火焰图展示

 

 

6. gpt-2

地址

https://github.com/openai/gpt-2star12.0kfork2.9k

OpenAI 发布的 15 亿参数量通用语言模型 GPT-2，迄今最大模型!展示了一种构建语言处理系统的潜在方式，即根据自然发生的演示学习执行任务。实例代码：

7. milvus

地址

https://github.com/milvus-io/milvusstar3.5kfork563

一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。相比 Faiss 和 SPTAG 这样的算子库，Milvus 提供完整的向量数据更新，索引与查询框架。Milvus 利用 GPU 进行索引加速与查询加速，能大幅提高单机性能。部署使用简单，降低了 AI 应用落地的难度