doom-captcha-基于DOOM游戏的趣味验证码

Wolverine是开源项目，使用GPT-4技术来修改和解释出错的Python代码。

用 LangChain + FastApi 部署自动化LLM应用，以便将 LangChain 应用作为 API 提供服务

Simple CSC是一款基于大型语言模型的中文拼写纠错工具，用户无需进行训练或提示，便可轻松高效地检测和纠正拼写错误。

WikiChat是一个用于纠正大模型幻觉的RAG框架，通过检索本地Wiki数据来回答用户提问，并验证生成内容的准确性。它使用向量数据库和AI技术，确保提供的信息可靠且有引用依据，适合多种应用场景。

NODE GAM是一个可微分的广义加法模型，旨在为深度学习提供可解释性。它结合了深度学习的强大性能与可解释模型的透明性，帮助用户理解模型的决策过程。

一款可根据文件内容自动批量重命名的 AI 工具，支持使用本地模型智能识别文件、图像或视频，并进行自动化重命名。

Browser Use 是一个开源工具，能够让 AI 智能体像真人一样理解网页内容，并完成各种复杂的操作任务，如自动投递简历、查询航班信息等。它具备强大的视觉识别和 HTML 元素解析能力，支持管理多个标签页，并能同时运行多个智能体，兼容主流 AI 模型，提升了网页操作的自动化与智能化水平。

Token.js是一个集成了200多个大型语言模型（LLM）的TypeScript SDK，采用OpenAI格式，支持在客户端运行，无需代理服务器，且为免费开源项目，得到了社区的广泛支持。

该项目收录了关于大语言模型持续学习的关键论文，提供最新的研究成果和方法，适合研究人员和开发者参考，包含对比不同方法的分析。

在给定服务器域名的情况下，尝试跟踪我的数据包经过的物理路径。该项目能够展示数据包从源到目的地的实际网络路径，并提供详细的跳数信息和延迟数据，帮助用户分析网络连接质量。

一个纯Python实现的库，专注于流式生成LLM的JSON片段，便于前端展示，且不依赖任何第三方库。它支持高效的JSON流解析，用户友好的接口，实时数据处理，灵活的配置选项，并兼容大规模数据流。

MVSplat360 是一个用于快速生成 360 度场景的项目，利用稀疏视图进行前馈生成，旨在为虚拟现实和增强现实提供高质量的场景合成。

这是一个关于机器学习、数据库和自然语言处理领域会议接收论文的集合，旨在为研究人员提供最新的研究趋势和成果，方便查找和引用相关论文。

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。

这个开源项目通过AI技术创造个性化的艺术品，旨在提高消费品质量并创造独特的艺术品。该项目已经在Colab上试玩，并包含各种好玩的AI应用。用户可以在网页链接上尝试应用，并将其上架到应用市场供使用。该项目还支持使用Colab进行试玩，是一个集成了各种好玩的AI应用的平台。

ACU是一个关于Computer Use的AI代理资源精选列表，涵盖了研究论文、项目、框架和工具，旨在为用户提供全面的AI代理相关信息和资源。

Minja是一个简约的C++ Jinja模板引擎，专为大型语言模型聊天模板而设计，具有高效的性能和灵活的模板渲染功能。

Groq API Cookbook提供了丰富的示例代码和详细的使用指南，旨在帮助开发者探索和学习Groq API的多种用法。该项目支持多种编程语言，文档易于理解，适合不同水平的开发者使用。