MiniMind:从零开始用3块钱训练64M参数的大语言模型
MiniMind:从零开始用3块钱训练64M参数的大语言模型
一、项目概览
MiniMind 是由 jingyaogong 开发的开源大语言模型训练项目,其核心理念是"大道至简"——让每个人都能从零开始,仅用约 3 元钱成本与 2 小时训练时间,即可训练出规模约为 64M 参数的超小型语言模型 MiniMind。
MiniMind 是由 jingyaogong 开发的开源大语言模型训练项目,其核心理念是"大道至简"——让每个人都能从零开始,仅用约 3 元钱成本与 2 小时训练时间,即可训练出规模约为 64M 参数的超小型语言模型 MiniMind。
Claude HUD 是由 jarrodwatts 开发的 Claude Code 插件,能够实时显示 Claude Code 会话中的关键状态信息:上下文使用量、活跃工具、运行中的智能体、待办事项进度等。这些信息始终显示在终端输入框下方,让开发者对 AI 编程过程一目了然。
AI Scientist-v2 是由 SakanaAI 开发的一个通用端到端智能体系统,能够自主完成科学研究流程:提出假设、设计实验、运行实验、分析数据,并撰写科学论文。该项目在 GitHub 上获得了 3.6k Stars 和 545 Forks,成为 AI 自动化科研领域的标杆项目。
难度:⭐⭐(进阶) 目标读者:需要处理复杂文档(表格、表单、手写)的开发者与企业用户 前置知识:了解 OCR 基本概念,有 Python 开发经验 预计阅读时间:约 20 分钟
支持国货,从我做起。这里整理了 3 个我在用的 Coding/Token 计划,适合想长期稳定使用国产大模型的同学。
目标读者:使用 AI 工具(Claude/ChatGPT/Midjourney 等)的所有用户 核心问题:如何写出一个精准的提示词,一次到位,不浪费 Token 和 credits? 难度:⭐⭐(效率工具) 来源:GitHub nidhinjs/prompt-master,2026-03-28