dtm-简化分布式事务的框架

该项目展示了ChatGPT、生成式AI和大型语言模型（LLM）的演进时间线，提供了对这些技术进展的全面概述。

从零基础到训练GPT的课程资料，旨在帮助用户从无深度学习知识到实现自己的GPT模型。

ScrapeGraphAI 是一个网络抓取Python库，使用LLM和图形逻辑为网站、文档和XML文件创建抓取管道。只需说出你想提取的信息，这个工具库就能为你完成！

OpenVPN服务器一键安装脚本，支持多种Linux发行版的自动化安装，简化VPN服务器的搭建和管理过程

基于 llama.cpp 的用于运行 Alpaca 模型的聊天界面。完全自托管，不需要 API 密钥，适用于4GB内存，可运行在 CPU 上。

GOCUI 是一个旨在创建控制台用户界面的极简 Go 包，提供简单易用的接口，支持多窗口布局和自定义样式，适合快速开发交互式终端应用。

LangChain是一个用于构建基于大型语言模型（LLM）应用的框架，它简化了复杂任务的实现，并支持多种集成和扩展。

一种在视频生成中进行运动定制的新颖方法，解决了在视频生成模型中彻底探索运动表示方面存在的广泛差距。

DeltaPapers集中于预训练模型参数高效方法（Delta Tuning）的重要文献，涵盖最新研究进展，提供每篇论文的摘要和链接，便于用户查找相关领域的关键文献。

RAGoon是一个用于批量生成嵌入、极速基于Web的RAG和量化索引处理的高级库，旨在提升语言模型的性能。它通过搜索查询、网页抓取和数据增强技术，为用户提供上下文相关的信息，帮助更好地理解和利用数据。

开源项目是用不到100行代码构建本地托管版本的ChatGPT，但仍需要调用OpenAI的API。作者表明代码是使用GPT-4编写的。

这个开源项目的功能是对类似 #ChatGPT# 的模型进行简单、快速且经济实惠的 RLHF 训练。

这个开源项目是一个有趣的项目，它可以让 AI 对用户进行技术面试，并评估其能力，帮助用户改善不足之处，提高面试通过率。用户可以根据自身能力来选择面试题的难度，并且该项目支持自部署。

一个模型上下文协议(MCP)服务器的精选列表，包含大量分类实现，涵盖文件系统、版本控制、云存储、数据库、通信、监控、搜索等多个领域，帮助AI模型安全地与本地和远程资源进行标准化交互

SynapseML是一个轻量级、可扩展的分布式机器学习库，旨在支持大规模数据处理和机器学习任务。它与Apache Spark紧密集成，提供多种机器学习算法和丰富的数据预处理工具，能够与Azure服务无缝对接，适合在多种数据源和输出格式中使用。

Files是一款基于Windows设计的文件管理器，具备多种实用功能，致力于提升用户的文件管理体验。

ark-nlp是一个旨在收集和复现学术与工作中常用的自然语言处理模型的平台，支持多种NLP任务，并提供丰富的预训练模型，适合研究人员和开发者使用。

一个根据图片生成prompt的开源工具，实现了类似于 Midjourney新推出的 /describe 功能。该工具利用先进的神经网络模型，能够将中文描述翻译为英文，并扩展关键词，以生成适合Midjourney的完整prompt。