gRPC-Gateway-将 RESTful API 转换为 gRPC 的工具

用一个Prompt来与一个GreatMaster进行互动，从而触发思考和成长。用户可以通过复制'master.pdl'文件的内容与ChatGPT进行交流，并支持多种命令与GreatMaster进行沟通，帮助用户更好地进行思考和自我提升。

该模型在运动转移过程中考虑了结构信息，能够增强动画和游戏中角色的运动效果。

PULSE模型使用约4,000,000个中文医学领域和通用领域的指令微调数据进行进一步调优，支持医学领域的各种自然语言处理任务。

基于LangGraph Cloud的互动式故事创作工具，支持用户编辑和续写章节，提供多版本章节选择和故事状态持久化功能。用户可以轻松地创作、修改和管理自己的故事，提升创作效率和灵活性。

这是我为Alex Petrov的《Database Internals》所做的逐章笔记，涵盖了数据库内部机制的多个方面，适合学习和复习数据库相关知识，提供实例和图示以帮助理解。

FSNotes是一款简洁且功能强大的笔记管理工具，支持Markdown和纯文本文件，适用于macOS和iOS。其设计旨在提供高效的笔记管理体验，兼具快速、轻量和强大的功能，适合需要处理大量笔记的用户。

一个基于Stable Diffusion的图像生成Web界面，用户可以通过简单的界面生成高质量的图像。

该项目汇集了关于大型语言模型有害微调的研究论文，旨在提供攻击与防御策略的最新进展和深入讨论，促进对语言模型安全性问题的关注与理解。

FFMPerative 是一个简单的视频处理工具，利用大型语言模型(LLM)和HuggingFace的Agents & Tools，可以根据自然语言提示执行复杂的任务。

StructuredRAG是一个用于评估大型语言模型（LLM）遵循响应格式指令能力的六个任务基准，旨在研究不同提示策略对模型性能的影响，并提供复杂任务的性能评估。该项目还包括开源实验代码和结果，方便研究人员进行进一步探索。

Noisy-Model-Learning项目旨在理解和缓解在下游任务中预训练过程中的标签噪声影响，从而提高模型在实际应用中的性能。该项目通过分析标签噪声对模型学习的影响，提出有效的策略和方法，以帮助研究人员和开发者在处理带有噪声标签的数据集时，提升模型的准确性和可靠性。

定制arxiv论文首页应用，每天用Python库自动获取最新arxiv论文摘要，通过自定义训练的词向量模型对各个摘要进行分类预测，通过算法提示选择情报潜力最大的部分数据进行高亮显示。

一站式AI开发平台，支持机器学习、深度学习和大模型开发。它提供从数据管理到模型部署的全流程支持，涵盖在线开发、分布式训练、推理服务等功能，帮助企业和开发者高效构建AI应用。

FLEX是一个用于进行统一的、严格的少样本NLP评估的基准和框架，旨在为研究人员和开发者提供一个标准化的评估平台，支持多种NLP任务，便于比较不同模型的性能，并允许用户根据需要自定义评估指标。

RAGLite是一个轻量级的Python RAG工具包，支持PostgreSQL和SQLite作为向量数据库，旨在提供高效的信息检索和生成解决方案。

将DuckDB的高性能分析能力嵌入Postgres，让Postgres能直接查询AWS S3等对象存储和Iceberg、Delta Lake等表格式，减少数据迁移和新基础设施需求

中文Mixtral-8x7B，基于Mistral发布的模型Mixtral-8x7B进行了中文扩词表增量预训练，旨在提升中文文本生成和理解能力，支持多种自然语言处理任务。

这是一组简短的（5-10分钟视频）和笔记，解释了我最喜欢的十几篇RAG论文，包含开源实现和代码。