Real-Time-Voice-Cloning-快速生成与原声相似的音频

关于大型语言模型（LLM）评估的指南，提供了从实践经验到理论知识的见解，旨在帮助用户确保 LLM 在特定任务上表现良好

Depth Pro 是一个基础模型，用于零样本度量单目深度估计，能够在不到一秒的时间内生成清晰的深度图。它结合了真实和合成数据，利用高效的多尺度视觉变换器，提供高分辨率和准确的深度测量，适用于各种视觉任务。

这是一个简单的Python包，旨在让用户在Jupyter Notebook中预览和开发Streamlit应用，提供了交互式组件和实时更新功能，便于与现有的Jupyter工作流集成。

VisualGLM-6B 是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，基于 ChatGLM-6B，具有 62 亿参数，整体模型共78亿参数。该模型可以在消费级显卡上本地部署，适用于多种视觉任务，具备生成诗歌、评论图像的能力，并且支持低显存需求的量化技术。

开源项目openai-translator是一款可以使用ChatGPT进行网页内容翻译的工具。该项目使用了人工智能技术，能够让用户更方便地进行多语言翻译。

包含真实场景级视频和场景标注的大型数据集，具有10,510个多视角场景，51.2百万帧，分辨率为4k，还包括140个用于新视角合成(NVS)的基准视频以及来自SOTA NVS方法的训练参数，为深度学习的3D视觉任务提供了丰富的场景和标注信息

一个闭环框架，让LLM可以通过程序的形式，制作并使用全新的工具（能重复使用的那种）。

Memobase是为生成式AI应用打造的用户画像记忆系统，能够帮助AI记住用户的各种信息，从而显著提升用户体验和留存率。

该项目提供了计算机视觉、自然语言处理和机器学习运维领域的丰富学习材料，适合各级学生使用。

Cline 是一个开源 VSCode 扩展，让开发者能在 VSCode 编辑器中使用 AI 编程助手，可以搭配最新的 deepseek API 使用，据说效果很好。

FlowSAM是一个用于视频中的运动对象分割的项目，结合了Segment Anything模型(SAM)和光流技术，旨在提高分割精度和效率。它不仅能够处理单一对象，还能在多对象场景中保持对象身份，提升分割性能。

KernelBench是用于评估大语言模型(LLM)编写GPU内核能力的基准测试工具。它提供四个级别的测试类别，包括单内核运算符、简单融合模式、完整模型架构和HuggingFace模型优化。该工具可以测试LLM将PyTorch算子转译为CUDA内核的能力，并评估生成代码的编译、正确性和性能。

该研究发现，在计算限制范围内，LLM（高达90亿参数）经过四轮训练后，新数据带来的收益微乎其微，增加资源的收益有限。对于嘈杂的数据集，数据过滤的效果更为显著。

Podman 是一个用于管理符合 OCI 标准的容器和 Pod 的工具，具有无守护进程架构，支持根用户和非根用户运行，并提供与 Docker CLI 兼容的命令。它还具备强大的网络和存储功能，能够灵活地管理容器和 Pod。

TinyChatEngine是一个专为边缘计算设计的设备端大型语言模型推断库，可以在笔记本电脑、车载娱乐系统、机器人或飞船上运行，提供代码助手、办公应用和智能回复等服务，具有高效的推断性能和可扩展的架构。

一个汇集了关于图检索增强生成（Graph Retrieval-Augmented Generation）资源的大列表，涵盖论文、工具和数据源，按图领域分类整理

EcoPaste是一款开源免费的剪贴板管理工具，具有全面的功能和便捷的操作体验，支持多平台使用，旨在提高用户的剪贴板管理效率。

这个开源项目的功能是收集一些免费的ChatGPT的镜像站点，这些站点大多基于最新的ChatGPT的API构建，可以供用户免费使用。该项目属于机器学习方向的开源项目。