Awesome Mojo-Mojo语言资源汇总

TokenHawk是一个基于WebGPU的工具，旨在通过手写LLaMA模型进行高效的LLM推理，支持多种输入格式，并提供实时推理性能优化，适用于各种应用场景。

KEDA HTTP Add-on是一个Kubernetes事件驱动自动扩展的插件，支持基于HTTP的事件源，能够实现应用的按需扩展。

关于软件工程中Agent的资源列表，汇集了大量关于如何将大型语言模型（LLM）应用于软件工程领域的研究论文，帮助开发者和研究人员更好地理解和利用这些技术来提升软件开发的效率和质量

用开放技术复现苹果表情生成器的项目，让任何人都能在非苹果设备上创建个性化的表情符号

基于大型语言模型的软件工程Agent资源集，提供基于大型语言模型（LLM）的Agent技术，通过增强LLM的外部资源和工具利用能力，显著扩展了其在软件工程任务中的应用范围和有效性。

Fjall是一个用安全的Rust语言编写的基于LSM（Log-Structured Merge-tree）的嵌入式键值存储引擎，提供类似BTreeMap的线程安全API，支持范围和前缀搜索，并具有自动后台维护功能。

open-tts-tracker是一个专注于收集和比较各类开源文本转语音（TTS）项目的平台，旨在为用户提供最新的TTS模型信息和性能比较，帮助用户选择合适的TTS工具。该项目支持多种语言的文本转语音，拥有用户友好的界面，并且持续更新项目列表，确保信息的时效性。

DreamSampler结合了扩散采样和评分蒸馏技术，旨在实现图像处理中的图像生成与操控。该项目可以通过生成模型实现图像生成，并运用基于评分的技术对现有图像进行操控，提供了强大的图像编辑和生成能力。

Aria-UI是一款能够理解和执行图形用户界面指令的智能工具，擅长处理多样的指令格式，旨在提高在不同场景下的适应性和准确性。

一款集成Markwhen功能的Obsidian笔记插件，让你能够使用Markwhen语法创建时间线，增强笔记的可视化和组织能力

llamafile 是一个工具，允许用户使用单个文件轻松分发和运行大语言模型，支持多种操作系统，并简化了AI应用程序的构建过程。

最全面的深度强化学习算法PyTorch实现合集，整合了13种主流强化学习算法，适合各级别研究者和开发者。每个算法都配有详细文档、完整训练曲线和论文引用，提供丰富的学习资源推荐，包括环境配置、经典书籍、在线课程和重要论文，确保用户能够顺利进行深度强化学习的实验和研究。

RAG-Survey是关于人工智能生成内容的检索增强生成（RAG）调查，提供RAG在AIGC领域的应用与技术综述，汇总相关论文与研究成果。

PlotAI利用大型语言模型生成Python和Matplotlib的图表生成代码。用户只需提供DataFrame和一个提示，PlotAI会自动构建适合LLM的提示，并返回相应的Python代码和图表。

整理开源的中文大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等。

一个为内容创作设计的高级编辑器，适用于各种格式，如博客、文章、用户故事等。

关于如何有效蒸馏大型语言模型的最佳实践实用指南，提供了一系列的最佳实践，帮助工程师和机器学习从业者在生产应用中更高效地蒸馏和使用语言模型。

专门为构建个性化普通话文本转语音(TTS)系统而设计的语音语料库，提供多样的语音样本，适合训练深度学习模型，支持多种语音合成技术的研究与应用，易于扩展和集成到现有的TTS框架中。