津津乐道 QA 数据集-包含丰富中文问答对的语料库

一款高颜值的浏览器书签查看工具，采用网格布局文件夹划分，简洁明了，层级清晰。

本笔记包括模型推理、Transformer 模型结构和 lightllm 框架代码分析的详细内容，旨在帮助读者深入理解和应用相关技术。

自动化 Cursor Pro 的注册和本地 token 刷新流程，提供自动化工具使用说明，并提供了下载地址和配置指南

Muduo是一个用于开发高性能网络应用的C++非阻塞I/O网络库，具有事件驱动设计，适合多线程环境。

StarCoder 的 C++ 版本，可以在没有GPU的环境中高效运行，专为CPU用户设计，提供智能代码补全和多语言兼容功能，极大提升开发效率。

自然语言处理(NLP)新范式：交互自然语言处理(Interactive NLP)相关论文列表。交互式自然语言处理将语言模型视为能够观察、执行和接收反馈的智能体程序，可以与人类、知识库、工具、模型和环境进行循环交互。

Rebuff是一个还处于原型阶段的新型语言模型提示防注入系统，具有四层防护机制，包括启发式过滤、基于LLM的检测、向量数据库和Canary tokens。

pyenv 可以轻松地在多个 Python 版本之间切换。它简单易用，并且遵循 UNIX 的传统，即做好一件事的单一用途工具。

一个追求极简但强大的AI Agent框架，轻量级设计，支持多种LLM接入，提供安全的代码执行机制。

这个开源项目的主要功能是将用户在issue中提出的错误报告和功能需求直接转化为代码。用户可以在issue中描述问题或需求，然后通过这个项目自动将其转化为可执行的代码。这样可以简化开发过程，提高效率。用户只需通过提出issue来表达需求，而不需要手动编写代码，项目会自动将其转化为可用的代码，大大减少了开发工作量。这个功能对于开发者来说非常实用，能够提高开发效率，减少错误和重复工作。总的来说，这个开源项目的目标是通过将问题和需求转化为代码来简化开发过程，提高效率和质量。

这个开源项目提供了基于ChatGPT API的前端界面大列表，旨在帮助用户更方便地使用ChatGPT API进行聊天机器人的开发。该项目包含多种前端GUI客户端，满足不同用户需求。主要功能是提供可定制的前端界面，使用户更轻松地使用ChatGPT API开发聊天机器人。

该开源项目是构建GPT-4提示平台的，可以扫描GitHub库的Markdown、Markdoc和MDX文件，并生成可用于创建提示的嵌入。此外，它还提供内置的分析功能，可进行数据分析。该项目属于开源和机器学习领域。

TransferAttack是一个基于PyTorch的框架，旨在提升图像分类中的对抗性传递性，提供评估和攻击模型的功能，并对已有的传递性攻击进行分类和评估。

Segment Anything是一款图像分割工具，可以实现图像的像素级自动分割，自动识别图像中的实体并进行分割和提取。它由Meta AI发布，支持零样本转移到其他分割任务，包含比现有数据集规模大400倍的SA-1B数据集，并提供丰富的开源资源。

从零开始实现 Stable Diffusion，系统性讲解其工作原理和背后的数学，并提供训练一个扩散模型的步骤。

一个用本地大型语言模型生成合成数据的Python库，提供灵活易用的接口，帮助用户创建由提示引导的数据集。用户可以根据自身需求定制数据集，适用于多种数据生成场景，提升数据科学工作流的效率。

Textbook Quality是一个用于生成非常长、教科书质量的LLM预训练数据的项目，旨在为机器学习模型提供高质量的文本数据。该项目支持多种文本生成选项，并能够处理大规模数据集，优化生成文本的连贯性和准确性。

这是一个利用Windows通知栏背单词的软件。可以让你在上班、上课等恶劣环境下安全隐蔽的背单词。