还有一些类似的小项目，一些最小化机器学习/深度学习相关的研究实现，可以快速学习到这个领域的知识原理： - minimalRL：minimalRL 是一个用 PyTorch 实现的极简强化学习（RL）算法集合 https://github.com/seungeunrho/minimalRL - micrograd：纯教学工具，大约 100 行代码实现标量自动微分（autograd），再加约 50 行做一个迷你神经网络库。 https://github.com/karpathy/micrograd - nanoGPT：GPT 训练的实际工作原理 https://github.com/karpathy/nanoGPT - minGPT：Andrej Karpathy 写的一个极简版 GPT 实现，用 PyTorch 重新实现了 OpenAI GPT（Generative Pretrained Transformer）的训练和推理 https://github.com/karpathy/minGPT - tinygrad：tinygrad 是 George Hotz主导开发的一个极简但完整的深度学习框架。 https://github.com/tinygrad/tinygrad - llm.c：llm.c 是 Andrej Karpathy 的另一个极简项目，用纯 C/CUDA 实现大语言模型（LLM）的训练，完全不依赖 PyTorch 和 Python https://github.com/karpathy/llm.c