DataExpert-io/llm-driven-data-engineering-LLM驱动的数据工程知识库

一个强大的AI代理开发SDK，用于构建单个AI代理和代理群体系统。支持多种主流LLM模型(包括OpenAI、Anthropic、MistralAI、Gemini等)，具备向量检索、工具集成、多代理协作等功能，可快速搭建智能应用。特色是支持代理群组(Swarm)协作完成复杂任务。

一个防御端口扫描的工具，通过开启所有端口并模拟真实服务来混淆真实服务的存在。

这个开源项目提供了一个API，可以让开发者使用Google AI机器人Bard的功能，进行逆向工程。

Reor是一款在本地运行模型的人工智能笔记应用程序，专注于保障用户隐私与安全，同时提供智能的笔记整理和分类功能。它支持多种笔记格式，并具备自然语言处理能力，便于快速搜索与管理笔记。

汇总人工反馈强化学习（RLHF）算法的资料库，旨在整理RLHF相关论文和博客，帮助理解如何通过人工反馈优化大型语言模型

Bias-Bench是一个实证调查，旨在评估针对预训练语言模型的去偏见技术的有效性。它通过比较不同的去偏见方法，帮助研究人员理解这些技术在模型训练中的作用。该项目为研究人员提供了一个标准化的平台，以便对去偏见技术进行基准测试和性能评估。

本书的主要内容为自然语言处理相关的算法，包括相应的机器学习技术，重点介绍搜索引擎、推荐系统、对话系统等几个系统，并探讨对人工智能的一些看法。

实用指南，教你如何驾驭大型语言模型（LLM）的陷阱，通过Python示例和开源解决方案，让你深入了解LLM的限制和实施中的挑战

一个 Python 优先的工具包，旨在简化 AI 编译器、运行时和复合 AI 系统的开发，提供多种功能以提高开发效率和系统性能。

Void是cursor的一个开源替代，使用AI工具写代码，对数据有完全的控制，支持对接不同的LLM大模型，能够索引本地文件，变成AI搜索引擎。

C2FViT是一个用于医学图像配准的项目，采用粗到细的注册方法，利用变换器架构提高图像对齐的精度，适用于医疗应用中的图像处理。

基于PyTorch从零实现的Flow Matching生成模型框架，支持MNIST数据集的有条件和无条件生成。包含MiniUnet模型结构，支持classifier-free guidance，可在CPU上运行。提供了完整的训练推理代码和详细注释，适合学习和理解Flow Matching算法原理

raddebugger是一个原生用户模式的多进程图形调试器，支持实时调试和高效的性能分析，旨在帮助开发者调试复杂的应用程序。

copilot-gpt4-service是一个将GitHub Copilot的请求转换为ChatGPT请求的服务，用户可以免费使用GPT-4模型，从而提高代码生成和补全的效率，支持多种编程语言，简化开发人员的编码工作流程。

ChatGPT 中文语料库，包含对话、小说和客服等多种类型的中文语料，旨在为大型语言模型的训练提供丰富的数据支持，支持多种文本格式，适合多种场景应用。

这个开源项目是一个支持联网的聊天插件，名为ChatGPT。它有两个版本，一个是谷歌插件，另一个是火狐插件，可以通过对应的链接进行安装。它的具体功能没有具体描述。

Hocus 是一个自托管的应用程序，可以在您的服务器上快速搭建可即刻使用的开发环境，支持多种编程语言与框架，便于与现有工作流程集成，且可自定义环境配置。

这个开源项目名为FreeGPT WebUI，是一个基于GPT 3.5/4模型的Web界面应用程序。它提供了一个聊天界面，让用户可以直接与ChatGPT进行交互。与其他类似项目不同的是，该应用程序无需API密钥，用户可以直接使用而无需认证。该项目是由开发者Ramon Victor Cardoso O开发的，并且完全免费。