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深度学习面试题库，涵盖了大模型、计算机视觉、感知算法、深度学习基础与框架等专题，提供详细的题目解析

深入探讨 ChatGPT web 应用的内部机制，提供对其功能的全面了解，并包括对未来可能发展的推测。

关于大型语言模型（LLM）在网络安全领域应用的全面综述项目，旨在探索LLM如何助力网络安全，包括构建网络安全领域的LLM、LLM在网络安全中的潜在应用，以及面临的挑战和未来研究方向，为相关研究人员和从业者提供宝贵资源和洞见。

mllm是一个专为移动和边缘设备优化的轻量级多模态大型语言模型推理引擎，能够在无需依赖外部库的情况下，支持多种模型和硬件架构，提供快速推理能力。

这是一个用于构建使用LangChain与Next.js的应用程序的启动模板，提供多种功能以简化开发过程。

Rocketnotes 是一款网页版的 Markdown 笔记应用，集成了大型语言模型(LLM)支持，具备文本补全、聊天和语义搜索等功能，旨在提升用户的笔记管理和信息获取体验。

PptxGenJS是一个强大的JavaScript库，允许用户轻松创建和定制PowerPoint演示文稿，支持多种元素和布局，兼容多种环境，能够导出为PPTX格式。

Efficient Large LM Trainer 是一款专为大规模语言模型设计的高效训练工具，旨在通过优化的算法和资源管理，提升训练速度并减少内存占用，支持多种硬件设备，便于用户集成和使用。

Nano是一个自制的168M大语言模型，具备完整的模型结构和多种推理方式，适用于多种场景的AI应用。

openai-translator是一个基于ChatGPT的API开发的翻译应用，支持多种语言之间的高质量翻译，具有用户友好的界面和实时翻译功能。

Tonic Validate Metrics 是一个开源的评估指标包，旨在为生成模型的输出提供多种评估指标，支持模型性能对比，易于集成到机器学习工作流，并兼容多种数据格式和输入类型。

该项目旨在探索LLM评估与人工标注之间的相关性，以期能够实现廉价评估与与人工评估结果的高相关性。通过分析不同的LLM评估基准，该项目提供了有效的评估方法，并支持多种LLM模型的评估。

SegPrompt通过类别级提示学习增强开放世界分割能力，旨在应对复杂的分割任务。

Xtreme1 是一个为多感官训练数据生成和处理而设计的平台，提供高效的数据标注和管理工具，支持深度学习模型的训练和评估，并且易于集成到现有的工作流程中。用户可以通过友好的界面和丰富的文档快速上手。

meta-prompts是一种利用扩散模型处理视觉感知任务的方案，通过引入可学习的元提示到预训练的扩散模型中，以提取适合特定感知任务的特征。该方法旨在提高模型在各种视觉任务中的表现，支持丰富的语义信息提取，满足类别识别、深度感知和关键点感知等需求。

这个开源项目的功能是使用自己的文本数据，通过在商用 GPU 上微调 LLaMA-7B 模型来实现聊天功能。

该项目提供遥感基础模型相关论文的资源列表，涵盖遥感视觉、视觉-语言、生成式、位置和音频等多个方向的模型，旨在为研究人员提供全面的参考和支持。

catgrad是一个基于范畴论的深度学习编译器，它不使用autograd进行训练，而是将模型的反向传播编译为静态代码。这意味着训练循环可以在不需要深度学习框架的情况下运行，甚至不需要catgrad本身。该项目支持多个编译目标，包括Python/numpy和C++/GGML等，从而提供更高的灵活性和性能。