pg-text-query-将自然语言转化为SQL查询

本项目是学习现代Rust编程的全面指南，提供深入的教程、实例和练习，涵盖Rust独特的所有权和借用特性，并提供进一步学习的资源链接，同时鼓励社区贡献和讨论。

TinyGPT是一个基于picoGPT项目，从零开始用C++11实现的GPT-2推理框架，旨在为嵌入式系统和资源受限环境提供高效的文本生成和自然语言处理功能。

TaskMatrix是一个连接ChatGPT和视觉基础模型的开源项目。它的作用是在聊天过程中可以发送和接收图像。

专门整理和总结全球中文大语言模型（LLM）资源的项目，包括数据、微调、推理、评估、体验、RAG、Agent、搜索、书籍和课程等方面的资源

该项目根据我们的调查整理了评估大型语言模型的文献，提供了全面的评价方法和研究资料。

DeepSeek LLM是一款拥有670亿个参数的先进语言模型，通过庞大的包含2万亿标记的数据集在英语和中文上进行了从零开始的训练，旨在提供高质量的自然语言处理能力。

codeqai是一个本地优先的语义代码搜索和聊天工具，利用矢量嵌入和大型语言模型(LLMs)来提供高效的代码查询和理解。

sd-ppp是一个连接Photoshop与AI绘画工具（如SD、SDForge、ComfyUI）的插件，能够实现多层次、多文档及多个Photoshop工作间的无缝协作，极大提升图像处理的效率与灵活性。

talk-codebase 是一个与代码库和文档进行对话的智能工具，利用大型语言模型（LLM）解答用户的问题。它支持离线处理代码，确保用户隐私得到保护。

EfficientViT是由麻省理工学院Han Lab开发的高效视觉基础模型，旨在实现高分辨率图像生成和感知。该模型支持高达4096 × 4096分辨率的图像生成，并采用深度压缩自动编码器，实现高达32倍的图像压缩。此外，EfficientViT使用线性注意力替代原始注意力，提高在高分辨率下的效率，并结合现代仅解码器的小型LLM作为文本编码器，增强图像与文本的对齐。其高效的训练和采样机制能够减少采样步骤，使得在性能较低的硬件上也能快速生成高质量图像。

CompressGPT 是一个提示压缩器，可以为大多数基于 LangChain 工具的提示减少约70% 的Token，只需更改一行代码，帮助用户在文本生成和处理时大幅降低成本和提高效率。

StyleTalk是一个用于训练大型语言模型的语音对话数据集，旨在提高模型对不同说话风格的理解和响应能力。数据集包含情感、语速和音量的变化，由人类标注过滤。

XGrammar是一个开源的结构化生成库，支持通用的上下文无关文法进行广泛的结构化生成，提供经过系统优化的快速执行能力。

一个专注于图语言模型的研究项目，旨在利用图结构来提升语言表示的效果，并整合多种基于图的技术于自然语言处理（NLP）领域。

InternLM-20B是一个由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学开源的模型，拥有200亿参数，性能在众多维度上超越当前主流模型，旨在推动自然语言处理技术的发展与应用。

ArxivDigest是一个利用GPT进行相关性评分的工具，旨在根据用户的研究兴趣和描述，为新发布的arXiv论文提供更精准的每日摘要。该项目能够筛选和排序论文摘要，帮助研究者更高效地获取相关信息。

X-Force IDE是一个低代码、agent即服务的UI框架，通过拖放方式创建基于agent的工作团队，并能够将这些工作团队导出为Python脚本，在本地计算机上运行。

为博士生、研究人员等设计的网站模板，用React和Next.js搭建，可轻松定制，通过修改数据文件就能生成个性化的研究网站，无需深入代码细节