2023 年值得贡献的 7 大 AI 开源项目⭐

2025-06-07

2023 年值得贡献的 7 大 AI 开源项目⭐

大家好,我是 Nomadev!如果你正在读这篇文章,那么你可能和我一样对人工智能和开源充满热情。作为一名人工智能工具专家和爱好者,我一直在寻找优秀的项目来贡献和学习。你猜怎么着?我发现了一些我认为你一定会喜欢的精品。
所以,无论你是经验丰富的开发者,还是想涉足人工智能领域的新手,这份清单都适合你。让我们开始吧!

1. Meta 和微软合作开发的 Llama 2

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Llama 2 是 Meta 的下一代开源大型语言模型。它可免费用于研究和商业用途,是一个值得贡献的优秀项目。

→ Meta 和 Microsoft 的大型社区支持。
→ 适合对大型语言模型和自然语言处理感兴趣的人士。
→ 需要具备 Python 和机器学习概念的知识。
→ 有机会为人工智能研究的前沿项目做出贡献。


2. DeepChem

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DeepChem 旨在提供高质量的开源工具链,使深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学领域的应用更加民主化。

→ 非常适合对人工智能与化学/生物学交叉领域感兴趣的人士。
→ 活跃的社区和维护良好的项目。
→ 需要对深度学习、化学/生物学和 Python 有良好的理解。


3. Detectron2

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Detectron2 是 Facebook AI Research 的下一代软件系统,实现了最先进的物体检测算法。它是对上一版本 Detectron 的彻底重写,源自 maskrcnn-benchmark。

→ 由 Facebook AI Research 支持,确保拥有庞大而活跃的社区。
→ 非常适合对物体检测算法和计算机视觉感兴趣的人士。
→ 需要具备 Python、PyTorch 知识,并理解深度学习概念。
→ 有机会为突破计算机视觉界限的项目做出贡献。


4. Theano

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Theano 是一个 Python 库,可让您定义、优化和评估数学表达式,尤其是具有多维数组(numpy.ndarray)的表达式。

→ 由庞大的机器学习爱好者社区提供支持。
→ 适合对数学计算和多维数组感兴趣的人。
→ 需要 Python 和 NumPy 知识。
→ 有机会为机器学习社区中广泛使用的项目做出贡献。


5. MXNet

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Apache MXNet 是一个开源深度学习软件框架,用于训练和部署深度神经网络。它以处理多种数据格式的能力而闻名。

→ 由 Apache 支持,确保获得庞大的社区支持。
→ 非常适合对深度学习和处理多种数据格式感兴趣的人士。
→ 需要具备 Python 和深度学习概念的知识。
→ 有机会为 AI 行业广泛使用的项目做出贡献。


6. OpenCV

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OpenCV(开源计算机视觉库)是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV 旨在为计算机视觉应用提供通用基础架构,并加速机器感知在商业产品中的应用。

→ 庞大的开发者社区,汇聚了众多对计算机视觉和机器学习感兴趣的开发者。
→ 非常适合对实时计算机视觉应用感兴趣的人士。
→ 需要具备 C++、Python 知识,并理解计算机视觉相关概念。
→ 有机会为计算机视觉行业广泛应用的项目做出贡献。


7. HuggingFace Transformers

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Transformers 提供数千个预训练模型,用于对 100 多种语言的文本执行分类、信息提取、答案提取、摘要、翻译、文本生成等任务。其目标是让每个人都能更轻松地使用尖端的 NLP 技术。

→ 由自然语言处理领域领先的公司 HuggingFace 提供支持。
→ 非常适合对 NLP 任务(例如分类、信息提取、摘要等)感兴趣的人士。
→ 需要具备 Python、PyTorch 或 TensorFlow 知识,并理解 NLP 概念。
→ 有机会为一个让 NLP 更容易被所有人使用的项目做出贡献。


好了,就到这里!以下是一些 2023 年你可以参与贡献的最激动人心的 AI 开源项目。

记住,贡献不仅仅是编码。它关乎学习、成长,以及成为社区的一份子。
所以,别害羞,加入进来,留下你的印记吧!

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文章来源:https://dev.to/thenomadevel/top-7-ai-open-source-projects-to-contribute-to-in-2023-3ff5
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