EMMA-增强型多模态推理基准测试

iup-go是一个用于构建跨平台用户界面的Go语言库，支持Windows、macOS和Linux，使用本地控件提供原生外观，具备简单易用的API和多种布局管理功能，还能与OpenGL集成进行图形界面开发。

BridgX是业界领先的基于全链路Serverless技术的云原生基础架构解决方案，旨在提供高性能、可扩展的环境，简化开发与部署流程，并支持多种云服务提供商，帮助企业快速构建和管理云原生应用。

gpt-code-ui是OpenAI的ChatGPT代码解释器的开源实现，允许用户生成和执行代码，支持多种编程语言，并提供友好的用户界面来与AI进行交互。

markmap 是一个开源工具，可以将 Markdown 文档内容快速转换为直观可视化的思维导图，支持多种格式内容，便于知识的整理与展示。

OSX-KVM 是一个开源项目，允许用户在 QEMU/KVM 虚拟化环境中运行各种版本的 macOS，提供高性能和易于配置的解决方案。

全球最大的去中心化通用人工智能多模态数据集，旨在通过全球社区的力量，构建一个超越现有资源规模和多样性的数据集，推动AGI模型的发展

这个开源项目的主要功能是为漏洞赏金计划和渗透测试提供ChatGPT提示。用户可以通过该项目生成与漏洞赏金计划和渗透测试相关的ChatGPT提示，以获取相关工作的信息和指导。

Dolly是一种开源的语言模型，与Meta开源的LLaMA类似。它的模型为LLM，拥有120亿个参数，可用于商业用途。

JS版BabyAGI，使用GPT3.5和GPT4架构创建、优先处理和执行任务，与OpenAI的语言模型集成，能处理广泛的任务。该项目旨在为开发者提供一个高效的工具，以便快速实现智能化的任务管理和执行。

fastero是一个用Python编写的命令行工具，旨在提供高效、优雅的运行时间分析体验。它具有现代化的界面，支持彩色输出和语法高亮，使得用户在进行性能分析时既能快速获得结果，又能享受良好的视觉体验。fastero还支持多行输入和自动补全功能，极大地方便了代码片段的测试和命令的输入。

flash-attention是一个基于FlashAttention优化的Transformer实现，其训练速度在GPT2和GPT3上比Huggingface的实现快3-5倍，显著提升了训练效率，同时优化了内存使用，并支持多种硬件加速。

这个开源项目是一个名为'chatgpt_please_improve_my_paper_writing'的薄包装器，它使用chatgpt来改善论文写作。它利用机器学习技术来提高写作质量。

CodeGeeX2是一个基于ChatGLM2架构的多语言代码生成模型，性能显著提升，具有仅60亿参数，但能达到超过150亿参数模型的性能表现。

由vivo AI全球研究院自主研发的大规模预训练语言模型，具有更大量的优质数据、更优的效果及长文本支持。

LLM大型语言模型笔记，包含年份、论文、代码等信息，帮助您了解各个模型的发展历程和应用

Magi是由牛津大学学生Ragav Sachdeva开发的项目，能够识别漫画中的文本块，并自动将其与漫画中的人物对应，实现对漫画内容的自动转录。

META发布的综合性RAG基准测试工具，专门用于评估检索增强生成(RAG)系统的性能。

该项目旨在提供快速体验，允许用户一键部署多种Github开源AI项目，简化了部署过程，减少了用户的配置时间，并提供易于使用的界面和文档，同时定期更新以添加新的项目和功能。