txtai-构建AI语义搜索应用的工具

一个用于促进和支持链式思考的工具库，旨在提高模型推理能力和理解力。

DiscoGrad是一个自动区分C++程序中条件分支的自动微分工具，支持通过自动微分和蒙特卡洛采样等方法进行梯度估计。它能够与神经网络集成，广泛应用于交通、人群管理、流行病学等领域的程序优化和控制问题。

AI.JSX是一个开源项目，旨在使用JavaScript和JSX构建人工智能应用程序的框架。它提供了一套工具和功能，帮助开发者在JavaScript环境中构建AI应用程序。该框架支持机器学习，并提供了一些用于构建AI应用程序的API和库。AI.JSX的目标是使JavaScript开发者能够更轻松地构建和部署AI应用程序。

VoxelGPT是一个开源项目，它是一个AI助手，可以通过查询视觉数据集和搜索FiftyOne文档来回答一般的计算机视觉问题。

这是一个汇集了关于AI质量与安全的研究论文和技术文章的精选列表，内容涵盖多个领域，并定期更新，确保用户获取最新的研究成果。

本项目研究大型视觉数据集中存在的偏见，旨在为数据集创建者提供洞察，促进数据集的公平性提升。

一本 HarmonyOS 应用开发的开源学习教程，主要介绍如何从0开始开发 HarmonyOS 应用，包括最新版本 HarmonyOS 4 中的新特性。

一个可以通过节点编辑器进行图像处理的应用，支持多种图像和视频格式，提供实时处理和预览功能，具有模块化设计，允许用户创建自定义节点，界面友好，支持拖放操作。

ProteinChat是一个开源项目，由UCSD-AI4H在GitHub上发布。它是一个聚焦于蛋白质3D结构的类ChatGPT模型，旨在实现类似于ChatGPT的功能，但专注于处理蛋白质的3D结构。这个项目涉及到机器学习技术，并提供了开源的代码和资源。

《Ray Tracing Gems II: 下一代实时渲染，使用DXR、Vulkan和OptiX》的源代码，作者为Adam Marrs、Peter Shirley和Ingo Wald。

一种高效加速大语言模型推理的技术，通过减少内存访问，几乎不损失性能，让模型运行更快更省资源

Vulp 是一个用于实时运动控制的 Python 库，提供标准的动作-观察循环，旨在控制各种执行器和模拟器，具备易于集成和扩展的特性。

允许用户通过统一的 API 访问多平台的生成式模型，litellm的国内版，旨在简化模型调用和集成流程，提升开发效率。

go-clean-arch是一个基于清晰架构的Golang项目，旨在帮助开发者更好地组织代码，遵循设计原则，提升项目的可维护性和可扩展性。该项目提供了分层设计，支持依赖注入，并附有示例代码，帮助用户快速上手并构建大型应用。

由LLM驱动的自主Agent集合，涵盖任务解决、多智能体协作、社会模拟等项目，提供框架、基准评估和相关资源，推动AI代理技术的发展

这是一个精心整理的与大型语言模型中的检索增强生成（RAG）相关的论文和资源列表，适合研究人员和开发者使用，涵盖了最新的研究进展和不同的 RAG 方法与技术。

localGPT-Vision是一个通过视觉语言模型与文档进行对话的项目，采用了端到端的检索增强生成（RAG）流程，支持本地和专有的视觉语言模型，旨在提高文档交互的效率和准确性。

该项目旨在使用Rust语言在CPU上运行大型语言模型的推理。它不仅实现了快速的推理速度，还能在低能耗的情况下提供高效的性能。适用于本地推理和Rust项目集成，适合研究新语言模型应用。