Papers-in-100-Lines-of-Code：每篇不超過 100 行程式碼的 60 多篇具影響力 AI 研究論文的極簡實作

它解決了什麼問題

本專案提供各式各樣具影響力的 AI 與機器學習研究論文的簡潔、極簡實作，將複雜的理論概念縮減為 100 行或更少的可管理程式碼庫。

它如何運作

此倉庫作為學術論文中描述的演算法與架構的獨立實作集合。它涵蓋廣泛的 AI 研究領域，包括生成模型（GAN、Diffusion）、強化學習（DQN、PPO）、神經輻射場（NeRF）以及優化方法（Adam）。

目標對象

此專案設計給想透過閱讀簡化版程式碼，了解 AI 論文核心機制的開發者與研究者，而不必在密集的學術文字或龐大的生產庫中苦苦掙扎。

重點特色

• 超過 60 篇已實作的論文。
• 著重極端簡潔（每個實作不超過 100 行程式碼）。
• 涵蓋多元領域，包括 3D 重建、影像合成與深度強化學習。
• 包含如 Stable Diffusion v1-5 與 3D Gaussian Splatting 等里程碑論文的實作。