Orca-跨平台沙盒图形应用环境

pytorch/ort是一个旨在使用ONNX Runtime加速PyTorch模型推理的工具，支持将PyTorch模型转换为ONNX格式，利用ONNX Runtime提升推理性能，并兼容多种硬件后端。该项目还支持动态计算图，简化模型部署流程，让用户能够更轻松地在不同平台上运行优化后的模型。

基于 MLX 框架的 Silicon LLM 训练和推理工具包，简化了在 Apple Silicon 上训练和运行大语言模型的过程，旨在为开发者提供高效、易用的工具，以应对资源有限的设备上的大语言模型需求。

llama2.go是一个基于LLAMA-2模型的纯Go语言实现，提供高性能的机器学习功能，易于集成，支持多种数据格式，适合在Go项目中使用。

Omnibridge是一个开源项目，可以让用户通过一个平台来访问不同的AI模型，无需单独下载和安装每个模型，提高用户的工作效率，让用户更方便地使用AI技术。

FasterTransformer是一个旨在提高Transformer模型速度和效率的工具，支持多种架构如BERT和GPT，提供高性能的推理和训练，且易于集成。它支持FP16和INT8量化技术，能够在NVIDIA GPU上实现高效的模型推理和快速训练，适合在生产环境中部署优化后的模型。

该开源项目是收集了一些与ChatGPT相关的GitHub开源资源的列表，其中包括机器学习相关的代码和文档。

一个用C语言编写的自举C编译器，能够编译自身代码。输出x86-64汇编代码，虽然未经优化但适合教学用途。

Meditron是一个开源的医学大语言模型套件，包含Meditron-7B和Meditron-70B，通过在医学领域的持续预训练，能够在多个医学推理任务上表现优于其他大语言模型。

这个开源项目是由Adamdad在GitHub上创建的，主要目的是收集和整理可组合AI方法的资源列表。这个列表中包含了各种机器学习方法，方便用户进行学习和应用。

ts-rs是一个能够帮助开发者在Rust后端和TypeScript前端之间共享数据结构的工具，旨在提高开发效率，简化Rust与TypeScript之间的交互。

Fast Image Retrieval (FIRe) 是一个开源项目，旨在促进图像检索研究，提供高效的图像搜索和特征提取功能。

书生·浦语（InternLM）是由上海人工智能实验室和 SenseTime（贡献相等）与香港中文大学、复旦大学和上海交通大学合作开发的多语言大型语言模型。

大型语言模型(LLM)的chat模板，用于支持transformers的chat_template功能，旨在为不同模型提供一致的输入格式，提供了多个流行模型的示例模板。该项目为开发人员提供了便捷的工具，简化了与不同语言模型的交互流程，确保输入格式的一致性，提高了开发效率。

Orca是一个基于GPT-4复杂解释轨迹的渐进式学习模型，旨在推动自然语言理解与生成的前沿。它设计高效且智能的最先进语言模型，能够与OpenAI的GPT-4和PALM相媲美。

RL-VLM-F是一个结合视觉和语言的强化学习项目，通过利用基础模型的反馈进行学习，旨在优化多模态任务中的决策过程。

InsPLAD是一个专注于电力线路资产检查的数据集，为机器学习和计算机视觉应用提供多样化的检测场景，用于研究和开发电力设施检查算法。

用于多维张量索引的项目，提供了一种简洁的语言来思考索引和相关操作，特色是可适用于大多数常见的张量框架，具有可读性和可靠性

Horcrux 是一个安全的文件分割工具，可以将您的文件分割成多个加密碎片，并支持将这些碎片分散存储在不同的位置。它提供了一个简单的命令行界面，用户可以轻松地管理文件的分割和恢复，确保数据的安全性和完整性。即使只保留少量碎片，也能成功恢复原始文件。