Sudoku-RWKV-一款高效解决数独问题的神经网络模型

Spoor是一个使用编译器插装技术的应用追踪工具，能够深入分析应用程序的性能，并提供实时监测和报告。支持多种编程语言，易于集成，适合各种开发环境。

赫蹏是一个用于实现中文网页排版的工具，旨在提供高质量的排版效果，支持中文字符的标准排版，并自动处理常见的排版问题。它提供多种排版样式和选项，兼容主流浏览器，帮助用户更好地呈现中文内容。

这个开源项目是ChatGPT插件开发指南，目的是提供开发ChatGPT插件的指导和支持。该项目包括两篇开发指南，作者已经开发了插件，但还没有得到放到应用商店的权限。

Compressor是一个依赖于llama.cpp和HuggingFace模型的项目，旨在通过大语言模型对科学文献和演讲进行高效的摘要生成，帮助研究人员快速获取关键信息。

由微软开发的工具，旨在简化创建、管理、调试和评估大型语言模型（LLM）提示（prompts）的过程，提高开发者的工作效率和生产力。

这是一个精心整理的LLM水印论文列表，提供关于大型语言模型水印技术的最新研究和资源。

LLMPruner是一款专为大语言模型设计的裁剪工具，旨在优化模型性能并减少其参数量。它支持多种模型架构，并提供可视化工具，方便用户了解模型结构和裁剪效果，易于与现有机器学习工作流集成。

gpt-fast 是一种简约的、仅限 PyTorch 的解码实现，加载了最佳实践：int8/int4 量化、推测解码、张量并行性等，显著提高 LLM 操作系统的性能。

将DuckDB的高性能分析能力嵌入Postgres，让Postgres能直接查询AWS S3等对象存储和Iceberg、Delta Lake等表格式，减少数据迁移和新基础设施需求

利用大型语言模型(LLM)驱动的NPC(非玩家角色)项目，旨在为游戏开发提供高性能的交互式角色，支持多种游戏场景，能够在本地硬件上运行，为开发者提供灵活的API接口，增强游戏的互动体验。

sktime 是 Python 中用于时间序列分析的库。它为多个时间序列学习任务提供了一个统一的界面，包括时间序列分类、回归、聚类、注释和预测。

一个开源免费的 GPT 模型提示集合项目，包含多种用于 GPT 任务的提示，适合进行创意探索或对话/文本灵感的获取，能够提高 GPT 的使用效率和实验效果。

MuJing 是一个专注于学习和复习的工具，支持多种学习模式，并提供个性化的复习提醒，旨在帮助用户更高效地掌握知识。

一个关于学习低级设计（LLD）的资料集合，涵盖了基础的面向对象编程（OOP）概念、设计模式、UML 图、面试题目以及相关书籍推荐等内容。

rebuff是一个专门用于检测和防止大语言模型（LLM）注入攻击的工具，能够实时监控和分析输入数据，提供详细的安全报告和警告，支持多种语言模型的集成，确保应用程序的安全性。

该项目专注于通过类型抽象技术发现开放关系和事件类型，旨在从非结构化数据中提取有用信息，帮助研究者和开发者识别大型数据集中存在的关系和事件类型。

Exa MCP Server是一个AI助手的网络搜索扩展，通过Exa AI搜索API实现实时网络搜索，提供结构化的搜索结果，确保搜索过程安全可控。

面向大模型的快速文本文件处理工具，能将文件分块并转换为适合AI语言模型使用的格式，帮助用户高效地准备数据