隨著人工智能 (AI) 的不斷發展，我們及時了解最新工具、框架以及研究它的相關內容，變得如此重要。

雖然 TensorFlow 和 PyTorch 等知名存儲庫占據了主導地位，但許多鮮為人知但非常有用的存儲庫，依然值得關注。這些隱藏的寶藏工具為我們提供了獨特的功能、先進的模型和創新的解決方案，可以豐富您的 AI 項目箱。

以下就是我為大家列舉的2024 年里值得我們關注的10大 AI 存儲庫，希望能夠對你有用。

1. Fastai

GitHub 鏈接：https://github.com/fastai/fastai

Fastai 是一個非常棒的庫，它簡化了神經網絡的訓練，并不斷突破深度學習的極限。該存儲庫包含最先進的模型和易于理解的文檔，讓初學者和經驗豐富的專業人士都可以使用它。

2. Hugging Face Transformers

GitHub 鏈接：https://github.com/huggingface/transformers

雖然 Hugging Face 越來越出名，但其全面的自然語言處理 (NLP) 庫值得更多關注。Transformers 存儲庫可以輕松訪問大量預訓練模型，用于各種 NLP 任務，從翻譯到情感分析。

3. OpenCV AI Kit (OAK)

GitHub 鏈接：https://github.com/opencv-ai

OAK 是一個專為計算機視覺任務設計的開源生態系統。該存儲庫包含針對邊緣設備優化的工具和模型，非常適合實時應用。它的靈活性和易用性使其成為計算機視覺愛好者的必看之物。

4. DeepSpeech

GitHub 鏈接：https://github.com/mozilla/DeepSpeech

DeepSpeech 由 Mozilla 開發，是一款基于深度學習的開源語音轉文本引擎。該存儲庫對于涉及語音識別和轉錄的項目特別有價值，為專有解決方案提供了強大的替代方案。

5. Jina

GitHub 鏈接：https://github.com/jina-ai/jina

Jina 是一個開源神經搜索框架，非常適合構建能夠理解各種形式數據（包括文本、圖像和視頻）的搜索系統。其模塊化設計和可擴展性使其成為現代搜索應用程序的強大工具。

6. Allennlp

GitHub 鏈接：https://github.com/allenai/allennlp

這個由Allen 人工智能研究所維護的存儲庫為 NLP 研究提供了一個高級庫。Allennlp 簡化了構建和評估復雜 NLP 模型的過程，使其成為研究人員和開發人員的寶貴資源。

7. Detectron2

GitHub 鏈接：https://github.com/facebookresearch/detectron2

Detectron2 由 Facebook AI Research (FAIR) 開發，是用于對象檢測和分割的下一代庫。它非常靈活，包含尖端模型的實現，使其成為視覺相關項目的首選資源。

8. Haystack

GitHub 鏈接：https://github.com/deepset-ai/haystack

Haystack 是一個用于構建端到端 NLP 管道的開源框架。它支持問答、語義文檔搜索等任務，使其成為開發復雜 NLP 應用程序的多功能工具。

9. Catalyst

GitHub 鏈接：https://github.com/catalyst-team/catalyst

Catalyst 是一個加速深度學習研發框架。它專注于可重復性和快速實驗，提供模型訓練管道、回調等功能，以簡化開發流程。

10. MindSpore

網址：https://www.mindspore.cn/en

MindSpore 是由華為開發的深度學習框架，旨在實現更高效、適應性更強、可擴展的 AI 解決方案。

它針對 Ascend AI 處理器進行了特別優化，為使用華為硬件生態系統的人員提供了獨特的優勢。

總結

以上就是我今天想與你分享的10個AI存儲庫，這些存儲庫雖然不如其他存儲庫那么出名，但它們為 AI 開發提供了重要的價值和功能。

探索這些工具可以提供新的視角，并通過創新解決方案和利用尖端技術增強您的項目，提升開發效率。

隨著，我們進入 2024 年，密切關注這些隱藏的寶石將確保你始終處于 AI 研究和應用的最前沿。