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Amazon Foundation Model Evaluations Library，用于评估大型语言模型（LLMs），帮助选择最适合您用例的LLM。该库提供多种评估功能，覆盖开放式生成、文本摘要、问答和分类任务，旨在帮助用户全面了解不同模型在特定任务上的表现。

OpenTextClassification是一个全面的开源文本分类项目，支持中英双语，提供多种模型和适用于多种文本分类任务的解决方案。该项目易于使用和修改，具备友好的用户界面，旨在帮助用户高效地进行文本分类任务。

这个开源项目在GitHub上发布了一个包含1000道AI算法面试题目的仓库，涵盖了25个类目。它的目标是为人们提供一个最完整的资源，帮助他们准备AI算法面试。这个项目主要关注机器学习技术，并以开源的形式提供。

Anthropic Cookbook是一个包含多个笔记本和食谱的集合，展示了使用Claude的有趣且有效的方法，旨在帮助用户通过互动式学习掌握Claude的功能。

Bud是一个全栈开发框架，基于Go语言，旨在将网站应用打包成一个可执行文件，方便开发者快速构建和部署高性能Web应用。它提供了一种简化的开发流程，支持高效的应用构建，适合各种规模的项目。

一款开源的Swift语言包，让你轻松与OpenAI的公共API进行交互，支持Azure、AIProxy和Assistant流API。该项目旨在简化与OpenAI服务的集成，提高开发者的工作效率，并提供多种灵活的使用方式。

最新开源代码生成模型CodeT5+，人类评估上刷到SOTA，来自Salesforce，支持多种编程语言，基于Transformer架构，适用于多种下游任务，包括代码补全、翻译和摘要等功能。

Slideflow是一个用于组织学图像分析的深度学习流水线，支持Tensorflow/Keras和PyTorch。它提供了一个便捷的环境来构建和管理图像分析工作流程，具有良好的可扩展性，可以满足各种图像分析需求。

Rigging是一个轻量级的LLM交互框架，旨在简化生产代码中语言模型的应用。它提供了结构化Pydantic模型与非结构化文本输出之间的互操作性，支持LiteLLM等多种语言模型。用户可以通过Python函数定义提示，进行异步批处理和快速迭代，非常适合大规模生成任务。

一个通过模拟面试过程来评估大型语言模型（LLMs）能力的框架，让一个LLM扮演面试官的角色，通过提供反馈和追问问题来全面评估其他LLMs的能力。

北京大学团队推出的法律大模型，通过在大规模法律语料中进行训练，使模型掌握和应用中国的法律知识。

一个用于方便导入和管理Blender Asset Library的插件，支持原生的Bridge资产导入和批量创建Blender资产库，并提供自定义控制节点和色彩空间切换功能。

Plate 是一个基于 React 的富文本编辑器框架，提供了 50+ 个插件可以直接开箱即用，支持与现有系统无缝集成，同时也允许进行组件的定制开发，满足不同用户的需求。

KEON 是一种人类可读的对象表示法和序列化格式，其语法与 Rust 语言相似，并完全支持 Serde 的数据模型，旨在提供高效、易于理解的数据表示和处理方式。

API for Open LLMs 是一个为开源大语言模型提供统一后端接口的项目，支持多种开源大模型的调用，旨在简化与大语言模型的交互体验。通过提供类似于 OpenAI 的 API 使用方式，开发者能够更方便地集成和利用大语言模型的能力。

Tbmk 是一款终端命令书签工具，旨在帮助用户高效管理和快速查找常用的终端命令。用户可以为命令创建书签，进行分类管理，并通过简单的命令查找功能提升工作效率。

textsum 是一个使用 Transformer 摘要模型的工具，能够处理任意长度的文本文档，支持生成高质量的摘要。它提供了命令行接口和 Python API，使得用户可以方便地集成和使用该工具。

Python编程入门指南，适合初学者或曾尝试编程但遇到困难的人。提供配套的Jupyter notebooks，非常适合自学和教学。