Datawhale

for the learner,和学习者一起成长

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Explained projects

Yet to be explained

deepagents-in-action
📚 《Deep Agents 实战》—— LangChain 官方大使出品,基于 LangChain / LangGraph 生态,从零构建生产级 AI Agent 的完整指南
Jupyter Notebook2.6k stars
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zero-to-sglang
Official SGLang x Datawhale course on LLM inference: understand inference, build a mini-sglang from scratch, then read the real SGLang source and land your first PR. Available in English and Chinese.
Python1.4k stars
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quant-for-beginners
Jupyter Notebook609 stars
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dive-into-embodied-ai
从零到一搭建一台具身智能机器人:深入强化学习、World-Model、VLA 等智能决策方法的工程落地,贯穿仿真环境、控制器、运动规划、感知系统等技能树模块,并在真实项目中跑通"决策—控制—感知"完整链路。
Python542 stars
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learn-world-model
Learn everything about world model
TypeScript446 stars
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start-mllm
从0开始学习多模态大模型,从概念、架构、训练到部署,系统搭建你的第一套 MLLM 知识体系
206 stars
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jev-cookbook
⚡ 适合中国宝宝的 Jev 入门教程|手把手带你了解关于 Jev 的一切——Jupyter Notebook 轻松实验,从三种问题原语到 18 篇实战配方、语音智能家居、模型评测与本地微调,全面掌握 System One 判断模型的开发范式
Python193 stars
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omni-info-radar
A Flash, Omni info discovery radar for any topic with zero-cost.
Python146 stars
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ai-skills-for-everyone
本项目面向普通学习者和办公用户,搜罗并评审高质量开源 AI Skill,按场景提供中文教程、开箱 starter、风险说明和使用路线,帮助不会写代码的人也能低成本使用开源 AI 能力。
HTML99 stars
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hello-gpu
Hello GPU:从 AMD GPU 架构、ROCm 工具链到 HIP/Triton 算子优化与单卡推理性能分析的实战教程。
HTML96 stars
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ai-prompting-for-everyone
本项目整理自吴恩达老师在 DeepLearning.AI 平台推出的 AI Prompting for Everyone 课程,主要面向中文学习者,提供课程内容翻译、知识点梳理和示例说明。 这门课程偏入门,重点不是讲复杂的模型原理,而是讲普通用户如何更好地向 AI 提问,如何把任务说清楚,如何让 AI 给出更符合需求的回答。 本项目希望把课程内容整理成更适合中文阅读的学习资料,方便大家在学习、办公、写作、编程和资料整理等场景中参考使用。 如果你正在学习 AI 提示词,或者想系统了解如何更有效地使用 ChatGPT、Gemini、Claude 等AI工具,可以从这个项目开始。
91 stars
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learning-terrain
《学习的地形》是一部从学习动力学、几何视角重新理解深度学习的开源书籍。
25 stars
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whale-tutor
🐳 AI 驱动的开源交互式学习引擎
TypeScript19 stars
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ai-learning-roadmap
JavaScript17 stars
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vc-lab
本套课程,希望通过AI硬件产品的视角与产品设计的SOP探索,一起学习和研究,自己如何真正发现自己的或者别人的需求,如何设计自己的产品和项目,从而真正产出帮助到大家的产品
9 stars
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signal-to-intelligence
《从信号到智能》从数字信号处理到大语言模型的思想演化与代码实践。面向工程师的思想对照式快速入门教程。帮你把已有的信号处理 / 统计知识迁移到现代 AI(深度学习、Transformer、LLM、多模态)的理解中。 目标读者: 具有理工科背景、学过 DSP / 控制 / 通信 / 机器学习基础,想快速理解 LLM 本质的工程师。
Python7 stars
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dev-mesh
DevMesh 是一个面向多人协作开发的 local-first 知识共享层。它通过 MCP 为 Codex、Claude Code、opencode 等 AI 编程工具提供项目知识检索、经验沉淀、本地缓存和可选团队同步能力
TypeScript4 stars
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robo-genesis-101
Jupyter Notebook2 stars
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hello-ai
hello-ai
0 stars
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