awesome-multimodal-ml-多模态机器学习资源的集合

微软提供的一个项目，旨在简化和优化提示生成与管理，支持自研小模型phi-1.5。

一款将文字描述转化为MIDI音乐文件的模型，能让用户根据详细的文本提示生成符合特定和弦、节奏和风格的符号音乐，为音乐创作带来全新的便捷方式

该项目旨在为全球的NLP和AI领域的博士生提供开放的资源和信息，帮助他们在计算机科学的博士学习中取得成功，并促进职业发展，推动全球平等。

Differentiable Adaptive Merging (DAM) 自动化合并多个具有独特能力的大语言模型（LLM），优化模型间的平衡，以提高数据效率和降低计算成本。DAM 超越传统和进化方法，提供可扩展的解决方案，适用于多样化的 AI 系统。

一份整理了机器学习入门学习资源的列表，涵盖注意力机制、性能优化、量化、长上下文和分布式计算等方面的论文、视频及代码库。

Flux是由Stability AI原来Stable diffusion的创始成员打造的生成图像项目，生成图像的质量与midjourney不相上下，甚至更好！

Platypus是一系列经过微调和合并的，在Open LLM排行榜上名列前茅的 LLM 改进方案。通过结合PEFT和LoRA等方法，通过高质量数据集实现强大的性能。

E.T. Bench旨在实现开放事件级的视频语言理解，结合视频和语言数据，推动多模态学习的进展。

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

一个全面的移动端和PC端智能代理相关资源集合，包含最新论文、数据集和基准测试。收录了各类移动端智能代理系统的训练方法、输入类型、模型架构等详细对比，以及主流数据集的详细信息统计。

一个防御端口扫描的工具，通过开启所有端口并模拟真实服务来混淆真实服务的存在。

Comcast是一种用于模拟常见网络问题的工具，包括延迟、带宽限制和丢弃/重新排序/损坏的数据包，旨在测试分布式系统的稳定性。它能够帮助开发者识别和修复应用程序在不良网络环境下的潜在问题，从而提升系统的鲁棒性。

Macaw-LLM是一项探索性的努力，它通过无缝地结合图像、视频、音频和文本数据，开创了多模态语言建模。

这个开源项目主要是关于生成式人工智能（AI）的应用路线图。它包括了许多使用案例和应用。该项目可以在SeedV GitHub上找到，标签包括开源和机器学习。

Nrfr是一款免Root的SIM卡国家码修改工具，能帮你在国际漫游时解决兼容性问题，让海外SIM卡有更好的本地化体验，还能解锁运营商限制，突破区域限制。

一个收集大语言模型算法（应用）工程师相关的知识及面试题的仓库，涵盖基础知识、实用面试问题、算法实现和应用案例，支持工程师的学习和面试准备。

MyoSuite是一个集合，包含使用MuJoCo物理引擎仿真的肌肉骨骼模型任务，并与OpenAI gym API兼容，适用于强化学习和机器学习研究。

sherpa-ncnn 是一个使用下一代 Kaldi 和 ncnn 构建的实时语音识别系统，支持多种语言和方言，具备低延迟性能，适合各种实时应用场景。它提供灵活的模型部署选项，并兼容 Kaldi 的最新技术，能够满足开发者的多样化需求。