Fast Stable Diffusion CPU-高效快速的CPU图像生成

ChatGPT-proxy是一个开源项目，可以一键式部署ChatGPT的私有代理。它是由Next.js驱动的，可以提供机器学习的服务。

这是一个用Vue3和Go构建的开源项目，叫做微软New Bing演示站点。它的UI体验与Bing一致，支持ChatGPT提示词，可在国内使用。该项目与机器学习有关，提供了一个无需登录即可使用的New Bing搜索平台，支持与Bing相同的用户界面和体验，可以在GitHub上找到。

一个面向生产的机器人开发框架，以发布-订阅架构为基础，致力于让机器人代码易于测试和开发，强调确定性测试和易用性。

mcts-llm是一个集成了蒙特卡洛树搜索（MCTS）和提示工程技术的轻量级项目，旨在提高大型语言模型（LLMs）的性能。该项目通过结合MCTS算法与大型语言模型，优化提示工程，来提升模型的响应质量。其轻量级的设计使得该项目易于集成和使用，并且支持多种语言模型，适用于各种自然语言处理任务。

bark 是一款用于在本地网络中实现实时音频同步的工具，能够低延迟地将音频流媒体传输到多个设备，设置简单，使用方便，非常适合家庭和聚会场合的音频共享需求。

TemporalBench是一个专门用于评估多模态视频模型在细节时间动态和动作理解能力方面的基准测试工具，包含约10K视频问答对，这些问答对源自2K高质量的人工注释视频字幕。

smolagents让几行代码就能构建强大的AI Agent系统成为可能。

TrustLLM专注于LLM（大型语言模型）的可信度研究，制定了不同维度的评估原则，并建立了涵盖真实性、安全性、公平性、鲁棒性、隐私性和机器伦理六个维度的基准评估。

NeMo-Skills是一个专注于提升大型语言模型在数学问题解决能力的项目，同时支持多种任务的优化和改进，利用深度学习技术增强模型表现，且为开源项目，便于社区贡献和扩展。

该项目旨在通过可扩展的对数行列式计算来增强高斯过程核学习的效率，适用于大规模数据分析和预测。

Apollo是一个专为视频理解设计的一系列大型多模态模型，能处理视频语言任务，包括长视频理解、时间推理和多轮视频对话，具有高效扩展性和优异的性能表现。

为你的聊天机器人配备强大灵活的长期记忆系统，它能够记住用户信息和偏好，让聊天体验更加个性化和连贯

一个关于PCIe Retimer的项目，旨在帮助用户理解和使用PCIe技术，特别是在高速设备连接中。

这是一个精心挑选的资源高效大型语言模型（LLM）相关高质量论文的列表，涵盖了该领域的最新研究进展，并定期更新。

文件快递柜是一个支持匿名口令分享文本和文件的平台，用户可以通过生成口令轻松分享和取用文件，所有操作如同收取快递般简便。

通过执行 OpenCLIP 模型的知识蒸馏，用零标记数据创建自定义图像分类模型。该项目利用现有的 OpenCLIP 模型，能够在没有标记数据的情况下进行图像分类，支持高效的模型训练和推理，适合各种自定义应用场景。

该项目提供了多种梯度下降算法的实现，旨在高效优化机器学习模型的训练过程。

Data Gemma是一个开源模型库，旨在通过谷歌数据共享平台的海量真实世界统计数据，帮助解决语言模型的幻觉问题，实现语言模型的现实世界数据锚定。