StructuredRAG-评估大型语言模型的响应格式能力

关于人类运动理解和生成研究的聚合项目，包含了大量的学术研究、数据集、以及人类运动分析和合成的相关技术和方法

一个用于语言信息思维的计算框架，通过概率程序与自然语言相结合，破解世界模型。

基于 PyTorch 的音乐生成和文本到语音（TTS）系统的实现，该系统使用基于 LLaMA 的大型语言模型（LLMs），并支持在单个 RTX 4090 GPU 上少于 10 小时内训练音乐生成模型

Continue是一个开源的VS Code扩展，它将ChatGPT的强大功能整合到VS Code中，支持自动补全、自然语言编辑和代码重构等功能，旨在提升开发者的编码效率和体验。

nanoChatGPT是在nanoGPT基础上，结合了人类反馈的强化学习层，使用Gumbel-Softmax技巧以提高训练效率，适合进行小型模型的快速实验。

GithubCity是一个根据用户的GitHub贡献图生成3D城市的项目，通过可视化GitHub活动来展示个人的编程贡献，支持多种自定义选项，用户可以交互式地探索生成的城市。

一个研究反向诅咒问题的项目，分析AI模型在推理能力上的不足，特别是在名人亲子关系的推理方面。

Kansformers是一个基于知识增强网络（KANs）的Transformer架构，旨在提高自然语言处理任务的性能。它提供多种预训练模型，支持针对特定任务的微调，并具备高效的模型推理能力和灵活的API设计，适合多种应用场景。

TokenLearn 静态词嵌入：一种预训练模型2Vec的方法，专注于提升自然语言处理中词嵌入的静态特性，使其更适用于各种下游任务。

openagent是一个模块化组件库和编排框架，受到微服务方法的启发，为开发人员提供构建强大、稳定和可靠的人工智能应用程序和实验性自主智能体所需的所有组件。它支持易于扩展和维护的设计，提升了系统的可伸缩性，适用于构建复杂的AI应用和自主智能体。

Simple CSC是一款基于大型语言模型的中文拼写纠错工具，用户无需进行训练或提示，便可轻松高效地检测和纠正拼写错误。

GPT Core用于创建和训练先进的大型语言模型(LLM)，着重强调了其快速性能，可以在仅20分钟消费级GeForce RTX™ 4090上将自定义的1.23亿参数LLM预训练到约3.5的验证损失。

AudioGPT是一个开源项目，它能够理解和生成语音、音乐、声音以及说话人形象。除此之外，该项目还提供了可视化工具和人工智能产品。

PyCantonese是一个用于粤语语言学和自然语言处理的Python库，支持粤语拼音和汉字的转换，提供粤语词汇和语法分析，能够进行文本的分词和标注，并具备语音合成和识别的功能，旨在为粤语研究和应用提供便利。

MCP-Bridge是一个中间件，提供与OpenAI兼容的接口，使开发者能够通过OpenAI API轻松调用MCP工具，无需额外的支持。

LLaMA-Mesh是一个利用大规模机器学习模型生成高质量3D网格的项目，支持多种3D模型格式并提供易于使用的API，能够与现有的3D渲染工具兼容，方便用户生成和导出所需的3D模型。

Unsloth Zoo是一个提供用于Unsloth的实用工具库，旨在支持免费微调和加速大型语言模型，帮助开发者更高效地使用和优化语言模型。

flux-fine-tuner是一个为ostris/ai-toolkit提供Cog封装的项目，支持flux模型的后训练Cog推理，旨在简化模型推理流程，并与现有工具高度兼容。