Transformers Domain Adaptation-Transformer模型的域自适应工具

Shire 是一个用于增强 AI 与 IDE 整合体验的工具，提供丰富的交互支持和多功能升级。

GraphRAG Visualizer是一个Web工具，用于可视化和探索微软GraphRAG框架生成的数据。它支持2D和3D图形的可视化，数据表格展示以及强大的搜索功能。用户可以上传由GraphRAG索引管道生成的parquet文件，并本地查看和分析数据，包括文档、文本单元、社区、协变量等节点及其关系。

epub2tts是一个将epub或文本文件转换成有声读物的工具，利用TTS(文本到语音)技术，支持生成mp3或m4b格式的音频文件，集成了OpenAI TTS，能够通过API密钥计算费用，平均费用约为$7。

llm-attacks是一个针对对齐语言模型的通用可迁移对抗攻击工具，旨在通过附加对抗性后缀诱导模型产生不良内容。该项目支持多种语言模型的攻击，结合贪心和基于梯度的离散优化，能够自动生成对抗性后缀，以评估模型的鲁棒性和安全性。

AgentBoard是一个多轮LLM智能体的分析评估排行榜，旨在评估大型语言模型的通用Agent能力。它提供全面的性能分析和可视化结果，支持多种模型的比较，帮助用户深入理解智能体在对话中的表现。

AutoGPT.js 是一个可以在浏览器中运行的 Auto-GPT 项目，支持多种自然语言处理任务，提供用户友好的界面和实时交互体验。用户可以自定义设置和参数，以满足特定需求。

MIMIC-IT：多模态上下文指令调优，展示了一个包含 280 万个多模态指令-响应对的数据集，以及从图像和视频中派生的 220 万个独特指令。

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。

该项目证明可以将 LLMs 的工作负载分散到多个设备上并实现显著的加速，支持在低功耗设备上运行，兼容Llama 2 70B模型。

EurekaLabsAI的n-gram语言模型：基于统计学原理的文本生成工具，通过学习字符序列的概率分布来生成新文本，适用于自然语言处理和机器学习的基础训练。

aiXcoder-7B是一个专为理解与生成代码设计的大型语言模型，提供多种编程语言的代码补全、理解与生成任务的先进性能，旨在提高开发效率。

运行一个大型AI小镇，基于RWKV智能体，支持本地部署，提供丰富的交互和定制体验。

ToolBench是一个强大的工具，支持超过16000个真实世界的API，旨在帮助开发者轻松集成和使用API，提供丰富的文档和示例，并支持多种编程语言的调用。

这个开源项目名为CogsGPT，是一个多模态的聊天机器人，使用了Azure认知服务，并受到了HuggingGPT的启发。

一个基于 Stable Diffusion 的免费 outpainting 工具，允许用户通过文字描述扩展图像。

AutoGPT是一个使用OpenAI的API的开源Xcode扩展，它能够解释、缩短和插入代码，利用机器学习算法来自动化代码编辑，提高开发效率。

基于MindSpore的易于使用和高性能的自然语言处理(NLP)和语言模型(LLM)框架，与Huggingface的模型和数据集兼容，支持多种NLP任务。

Hugging Face生态(Transformers, Datasets, Tokenizers, and Accelerate等)使用教程，旨在帮助用户掌握各种工具和库，提供实践示例和交互式学习体验，适合不同水平的开发者。