仅200行代码，依赖极少，快速上手；分离式参考模型，可在不同GPU上运行，节省显存；1小时内完成训练，快速观察到模型的“顿悟时刻”
仅用视频、查询和答案即可训练，无需额外标注；使用GRPO训练，显著提升模型推理能力；开源数据集包含4K视频，适配多种硬件环境
Frames of Mind: Animating R1's Thoughts：旨在通过将 R1 的思考链转换为文本，然后使用 OpenAI API 将文本转换为嵌入，并通过 t-SNE 序列绘制这些嵌入，来可视化 R1 的思考过程。
利用t-SNE技术将文本嵌入转化为动态图表，直观呈现AI的“思考路径”；提供连续思考步骤的距离分析，精准捕捉思维跳跃；支持多种问题类型的可视化，帮助理解AI的决策逻辑
利用t-SNE技术将文本嵌入转化为动态图表，直观呈现AI的“思考路径”；提供连续思考步骤的距离分析，精准捕捉思维跳跃；支持多种问题类型的可视化，帮助理解AI的决策逻辑
仅需一个`template.yaml`文件，配置轻松搞定；自动部署到GitHub Pages，零配置；支持自定义主题，适配多种学术风格
Academic Project Page Template | #模板
基于Rete算法，解决多对多匹配难题，效率极高；支持多种Common Lisp实现，如SBCL、LispWorks等；近期完成代码优化，性能大幅提升
AI/ML关键概念
列出了AI/ML的核心概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、生成对抗网络等，并附有相关链接供进一步学习。
AI/ML构建模块
涉及学习AI/ML所需的基础知识，包括线性代数、概率统计、优化计算、Python编程、数据预处理、模型评估等。
AI/ML角色
介绍了与AI/ML相关的多种职业角色，如机器学习工程师、数据科学家、ML/AI平台工程师等。
AI/ML发展路线图
提供了一套系统的学习路径，从数学基础到实践经验，再到专业领域知识和MLOps，最后是研究和面试准备。
课程、认证、书籍、工具与框架
分别列出了适合学习AI/ML的课程、认证项目、书籍、工具和框架，为学习者提供了丰富的学习资源。
研究博客、应用博客、问题、社区、频道、新闻简报和必读论文
提供了AI/ML领域的研究博客、应用博客、实践问题、社区资源、YouTube频道、新闻简报以及必读论文，帮助学习者紧跟行业动态并深入研究。
Awesome AI/ML Resources | #机器学习
MIT公开课：街头数学
内容主要是实用的数学技巧。课程强调了在现实世界中解决问题时，传统数学教育往往过于注重精确性和形式化，而忽略了快速估算和灵活解决问题的能力。
作者展示了如何运用“街头智慧”来处理复杂的数学问题，包括估算、近似计算、利用维度分析、简化复杂问题等技巧。这些方法不仅适用于数学领域，还能广泛应用于物理学、工程学、经济学等多个学科。
阅读本书能够帮助读者培养快速估算和灵活解决问题的能力，提升对数学工具的运用效率，同时也能更好地理解数学在实际问题中的应用价值。
内容主要是实用的数学技巧。课程强调了在现实世界中解决问题时，传统数学教育往往过于注重精确性和形式化，而忽略了快速估算和灵活解决问题的能力。
作者展示了如何运用“街头智慧”来处理复杂的数学问题，包括估算、近似计算、利用维度分析、简化复杂问题等技巧。这些方法不仅适用于数学领域，还能广泛应用于物理学、工程学、经济学等多个学科。
阅读本书能够帮助读者培养快速估算和灵活解决问题的能力，提升对数学工具的运用效率，同时也能更好地理解数学在实际问题中的应用价值。
