pytorch3d-简化3D深度学习模型实现的库

该项目汇集了针对大型语言模型的训练数据管理的研究，包括与预训练、数据质量和领域构成相关的资源。

飞桨可信AI，基于PaddlePaddle开发的集可信分析和增强于一体的可信AI工具集，助力NLP开发者提升深度学习模型效果和可信度，推动模型安全、可靠的落地于应用

一个复古风格的 Flappy Bird 游戏实现，具有经典的游戏机制和简单的操作。玩家控制小鸟在随机生成的障碍物间飞行，目标是尽可能获得高分。

这是一个关于机器学习、数据库和自然语言处理领域会议接收论文的集合，旨在为研究人员提供最新的研究趋势和成果，方便查找和引用相关论文。

AutoGen UI是一个支持使用多个代理来开发大型语言模型（LLM）应用的框架。这些代理能够相互对话，以协同解决复杂任务，极大地简化了LLM应用的开发流程，同时具有强大的可扩展性和用户友好的Web界面。

macOS的命令行语音识别工具，让你的电脑能听懂你说的话，轻松转录音频文件或实时语音输入

ResuLLMe利用大型语言模型(LLM)定制和优化简历，帮助用户避免求职中的常见错误，就像一个智能职业顾问，能够有效检查和提升简历质量。

Story-Adapter是一个无需训练的迭代框架，旨在通过优化生成连贯的故事画面，从而增强故事讲述的生动性和趣味性。该框架特别适合长篇故事的可视化展示，帮助用户更好地理解和体验故事内容。

一门全面的大型语言模型（LLM）免费学习课程，教授如何构建生产级别的 LLM 和基于 LLM 的检索增强生成（RAG）系统。课程内容涵盖系统设计、数据工程、特征管道、训练管道和推理管道等方面，通过实践学习数据收集和存储、数据准备、LLM 微调和 RAG 部署，并提供 LLMOps 的最佳实践。所有实践涉及的代码可在 GitHub 仓库中找到。

Dify-Sandbox是一个轻量、快速、安全的多语言代码执行环境，适用于在多用户环境中安全运行不受信任的代码。它支持在沙箱环境中限制代码可访问的资源和系统调用，确保系统的安全性和稳定性。

一个全面的语音智能体测试和评估框架，帮助开发者优化LLM驱动的语音助手。它支持多种语言模型和提示词的对比测试，允许自定义评估指标，能够实现模型迁移和成本优化，同时系统地测试不同场景下的代理表现，非常适合语音助手的开发和迭代优化。

基于LLM之间同行评审机制的大型语言模型性能评估框架，支持自定义任务数据和配置文件，无需修改代码即可运行，适用于评估和筛选语言模型。

a1gpt是一个基于C++的GPT-2推理引擎，旨在提供高效的文本生成能力，支持多种输入格式并具备良好的可扩展性，使其便于集成到各种项目中。同时，a1gpt在内存管理方面进行了优化，以提升性能和效率。

PyLLMCore是一个提供与大型语言模型轻量级接口的Python库，旨在简化与LLM的交互，使开发者能够轻松集成和使用各种语言模型。

OntoGPT是一个基于GPT的开源项目，其中包括SPIRES工具，使用机器学习技术能够从文本数据中提取本体信息。

Hints让用户在Linux的GUI应用中无需鼠标，通过键盘输入提示与GUI元素互动，提供方便的导航方式。

Bjorn 是一个基于 Raspberry Pi 的网络扫描和攻击性安全工具，配备 2.13 英寸电子墨水显示屏，能够发现网络目标、识别开放端口、暴露服务和潜在漏洞，支持暴力破解攻击、文件窃取、主机僵尸化，并且支持自定义攻击脚本。

一种方法，在文本中植入鲁棒无失真的水印，这些水印对扰动具有鲁棒性，而不会改变文本的分布，最多不超过某个最大生成预算。