Orca-基于GPT-4的智能语言模型

cl-waffe2是一个基于Common Lisp的图和张量抽象的深度学习框架，具有可扩展性、内联优化、图优化、可视化和调试等特点，旨在为研究和开发提供强大的工具支持。

HandDiff是一种利用扩散模型进行3D手势估计的方法，结合图像和点云数据，实现精确的手势识别和追踪。该项目致力于提升虚拟现实和增强现实中的人机交互体验。

这个开源项目提供了ChatGPT，一个可以进行人工对话的聊天机器人。此外，项目还可以使用算法和数据结构来测试ChatGPT的解题技能。用户可以将问题输入到ChatGPT中，然后ChatGPT会进行计算并给出答案。这个项目的论文详细介绍了ChatGPT的实现和应用，同时还提供了一个对话式库来帮助ChatGPT进行解题。值得注意的是，这个项目似乎是基于3.5版本而不是GPT-4版本的ChatGPT。

这是一个用Python编写的GraphRAG算法的简化实现，仅包含1000行代码，旨在提供高效的结构化信息检索和知识图谱构建功能。

用于快速拟合神经场(neural fields)到整个数据集的库，为下游任务提供代表性的表示

arckit是一个可轻松使用抽象和推理语料库 (ARC) 数据集的Python和命令行工具，旨在帮助用户高效地处理和分析数据集，支持数据的可视化，并能够无缝集成到现有的机器学习工作流程中。

Checkmate是一款高颜值的可视化实时监控工具，支持多种监控类型和服务器状态信息，能够帮助用户及时了解各项指标的变化，确保系统的稳定性和性能。

一个简单易用的解析工具，能够解析来自ChatGPT o1的XML响应，并将它们应用到目标代码库中

一个综合性的资源库，为用户提供了大量关于上下文学习和提示工程的最新研究和技术。

semchunk是一个快速且轻量的纯Python库，旨在将文本拆分成语义上有意义的区块，方便进行自然语言处理和文本分析。

《机器学习100天》是一个旨在通过100天的练习来帮助学习者掌握机器学习的项目，包含实用的代码示例和学习资源。项目涵盖机器学习的多个主题和算法，适合初学者和中级学习者，逐步引导学习，并提供每日练习和示例代码，帮助巩固学习内容。

Lealone-Plugins 是一个集合了多种数据库插件和微服务框架多语言支持的项目，旨在为开发者提供丰富的扩展功能，支持 MySQL 和 PostgreSQL 的数据库插件，以及基于 JDK 并发 Skip List 的纯内存存储引擎。该项目提供简化的插件管理和高性能的数据库连接，易于集成和扩展，适合二流产品的收集和管理。

HertzBeat是一个易用友好的开源实时监控告警系统，无需Agent，具有高性能集群架构和强大的自定义监控能力，能够实时监控各类系统和应用程序，及时告警，确保系统稳定运行。

gigaGPT 是一个训练具有数百亿参数的大型语言模型的最简单实现，代码量仅有500多行，灵感来自于Andrej Karpathy的nanoGPT，专为Cerebras硬件进行优化，能够在大规模集群上运行，如同GPT-3大小的模型。

一个用于评估奖励模型和LLM裁判的基准测试，帮助在大规模LLM训练和评估中复制人类偏好，包含真实的人类偏好数据和可验证的正确性偏好数据。

一款强大可离线的开源 AI 桌面应用，能够对你的电脑进行 24 小时监控，通过屏幕录制、OCR、音频输入和转录收集信息，并保存到本地数据库。支持Ollama，替代Rewind.ai，数据归用户所有，使用Rust语言开发。

一个智能化的命令行助手工具，专为系统管理员设计，可帮助解决Shell脚本相关问题。支持Bash命令和脚本、系统管理任务、Git操作、文件管理、进程处理等功能。可在tmux会话中运行，支持管道输入和特定面板上下文选择，极大提升了命令行工作效率。

《Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models》一书的配套资源库，包含完整的代码示例和练习答案，适合想要系统学习生成式AI的开发者使用。