AI 资源库 · 已整理 2 项
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google-gemini/gemini-4-demo-vanilla-3D
该项目由 Gemini 4 Argon 编写，包含两个互相独立的 3D 渲染引擎，均从第一性原理出发构建一个由混凝土和胡桃木构成、阳光充足的书房场景。第一个引擎基于 Python 和 NumPy 实现离线光线追踪，支持默认 1600x1200、16:9 1920x1080 以及自定义分辨率输出；第二个引擎基于原生 JavaScript 和 WebGL2 实现浏览器实时渲染，无需构建步骤或外部库，可通过拖动窗口边缘实时重塑房间布局与光照。README 详细说明场景坐标、材质与几何布局，以及光线追踪、法线扰动、环境光遮蔽、辐射度、各向异性反射、折射和体积散射等七步物理光照计算。
otawfik/lora-lab · LoRA from scratch in NumPy: a frozen tiny language model plus a rank-8 adapter, A/B'd side by side
LoRA Lab 是一个从零实现的 LoRA 教学项目，不依赖 PyTorch 或 transformers 库，也不调用任何 API。它用 NumPy 手写了一个小型 n-gram 神经语言模型，并叠加一个真实的低秩适配器（W_new = W_base + (alpha/rank) * B @ A），基座权重在训练中始终保持冻结，只有低秩矩阵 B、A 获得梯度。项目提供小批量 Adam 训练流程（含训练/验证集划分与损失日志）、基座模型与适配器并排生成对比的 CLI 和 Flask 网页界面、困惑度评测与损失曲线/困惑度图表，并附带了中性英文与海盗语两套语料。文档记录了自带训练运行的结果：可训练参数从 35,799 降至 3,448（约 9.6%），留出的海盗语语句困惑度从 1288.7 降到 105.5。README 明确说明这是一个教学玩具而非生产级微调方案，并提供 SCALING.md 说明如何用 peft 与 Hugging Face transformers 做真实规模的 LoRA。