Interpretable Self-Aware Prediction-提高神经网络对分布外数据的认知不确定性

GPT-4V浏览器机器人，能够在浏览器中进行视觉识别、控制、导航和执行各种在线任务，提升用户的浏览体验和任务效率。

ProChat是一个快速搭建大语言模型Chat对话的前端组件库，旨在赋予开发人员轻松打造丰富、动态和直观的聊天界面的能力。它支持大语言模型的集成，提供丰富的组件以构建聊天界面，并具有高度可定制的用户界面，支持实时消息处理和多种输入输出格式。

nlp-uncertainty-zoo是一个专注于自然语言处理中的不确定性量化方法的模型库，基于PyTorch实现，提供多种不确定性量化工具，支持多种NLP任务，具有良好的可扩展性。

ZerePy 是一个开源的 Python 框架，旨在帮助开发者快速部署基于 OpenAI、Anthropic 或 EternalAI 的大型语言模型（LLM）AI 代理。它提供了一种灵活且易于扩展的架构，适合各种应用场景，并支持与其他应用的无缝集成，方便开发者进行定制和扩展。

一个简约且好用的双语对照翻译插件和油猴脚本，支持多种翻译服务和场景。

Meta最新的开源项目DINOv2，是一个先进的计算机视觉模型，具备自我监督学习功能，能够在没有大量标注数据的情况下进行训练。该模型支持多种功能，包括图像分类、分割、图像检索和深度估计，能够直接从图像中学习特征，而不依赖文本描述，并且可以从任何图像集合中学习。DINOv2的预训练版本已上线，并在多个任务中与CLIP和OpenCLIP竞争。

基于ChatTTS的语音合成工具，支持音色抽卡、长音频生成和分角色朗读，简单易用，无需复杂安装。

CodeFuse-ModelCache 是一个开源的语义缓存系统，通过缓存已生成的模型结果，显著降低类似请求的响应时间，从而提升用户体验。该系统支持大规模模型的查询，易于集成到现有应用程序中，帮助开发者优化性能和提升效率。

该项目为幻兽帕鲁Palworld提供了一个基于Docker的服务器解决方案，旨在简化部署和管理过程，支持多种配置选项，确保高可用性和可扩展性，同时集成了多种监控工具，方便用户进行快速更新和回滚。

MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型，提供预训练数据、数据处理流程、预训练脚本和对齐代码，支持中英文，性能与LLaMA2 7B相当。

超全的Python算法库，涵盖从算术分析到区块链再到数据结构的大量算法，适合学习、研究和项目开发。

arxiv-vanity 是一个将 arxiv 论文转换为 HTML 格式并提供响应式布局的项目，旨在提升阅读体验。

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。

用于Unity开发者的工具库，可以快速实现AI聊天功能，集成了chatgpt、chatglm等大语言模型的API调用，并支持微软Azure和百度AI的语音服务，支持Windows/WebGL/Android等平台

该项目提供了深度学习模型量化相关论文的列表，并根据模型结构和应用场景对论文进行了分类，方便研究人员查阅和了解最新的研究动态。

ChatFiles是一款支持用户上传多个文件并同时与之进行交互的工具，基于LlamaIndex后端，用户可以方便地对上传的文件提问，从而获取所需的信息。

一个概念验证示例，展示了语言模型如何管理和组织文件。通过一个脚本，可以让GPT-4操纵文件系统，并以用户需求的形式进行排序和展示。

tf-transformers是基于Tensorflow 2.0实现的最先进的自然语言处理架构，旨在提供更快的自动递归译码，支持多种前沿的NLP模型，如BERT、RoBERTA、T5、Albert和mt5等。其设计简化了API，便于用户使用和扩展，适合各种NLP任务。