Awesome LLMs as Judges-LLM评估工具的资源集合

LLM101n是Karpathy开发的最新教程，旨在通过端到端的教学，帮助学习者构建一个故事编写器AI。该项目涵盖了大型语言模型（LLM）和深度学习的基础知识，提供了有关如何实现类似ChatGPT应用的完整指导，结合交互式示例和代码，适合希望深入了解AI和自然语言处理的学习者。

一款为麦轮机器人设计的全自主导航系统，能够实现环境探索、路径规划和基础导航，支持AI模型运行和数据无线传输。

OmniSteward是一款基于人工智能的大型语言模型，能够通过语音或文字与用户进行互动，控制智能家居和电脑，具备高度的可扩展性和无限的应用可能性。

APEBench是一个用于评估偏微分方程（PDE）自回归神经仿真器的基准测试框架，提供标准化的评估工具，支持多种自回归建模配置，旨在促进不同模型和技术之间的比较。

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。

一个轻量级LLM应用开发框架，类似于Python requests库的简洁设计理念，提供了90%必需的LLM开发功能。

该项目旨在通过文本生成多样化和自然的3D人类动作，提供了一种新的方式来创建动画角色的运动表现。

AgentLabs是一个开源的通用AI智能体前端，允许用户通过实时双向流SDK来控制他们的AI智能体，提供友好的用户界面和多种后端集成选项。

旨在开发支持大规模并行训练的机器学习天气和气候模型的PyTorch框架，Makani 提供高效的计算资源利用，帮助研究人员进行气候变化研究和天气预测。

PDF Ref Preview是一个书签小工具，允许用户在PDF文档中通过鼠标悬停来预览引用及其他内部链接，增强阅读和导航体验。

Hugging Face 的官方博客，分享关于开源大模型、自然语言处理等领域的最新资讯和研究成果。

旨在通过大型语言模型（如 GPT-4V）控制任何计算机，实现自动化执行用户请求的功能

Depth Pro 是一个基础模型，用于零样本度量单目深度估计，能够在不到一秒的时间内生成清晰的深度图。它结合了真实和合成数据，利用高效的多尺度视觉变换器，提供高分辨率和准确的深度测量，适用于各种视觉任务。

WOODS是一个针对序列预测任务的出界泛化基准集合，旨在评估模型在各种序列预测任务中的出界泛化能力。该项目提供了一个标准化的基准，方便研究人员在该领域进行比较和实验。

WebLaTex是一个功能全面的LaTeX编辑工具，集成了VSCode、Git、Copilot及语法拼写检查，支持实时协作，是Overleaf的完美替代品。

3D-VisTA是一个具备3D世界识别能力的语言模型，能够基于3D世界模型回答相关问题，提供深度的理解与交互。

面向中小学生的自托管编程学习平台，由LLM提供，旨在帮助教育者创建和学生学习编程教育内容

使用gpt-4o-mini实现零样本PDF文档的OCR转换，为AI处理提供简洁的Markdown格式输出，优化了文档的视觉呈现和信息提取。