nano-sparse-attention-一个教育性的稀疏注意力机制实现库

JS版BabyAGI，使用GPT3.5和GPT4架构创建、优先处理和执行任务，与OpenAI的语言模型集成，能处理广泛的任务。该项目旨在为开发者提供一个高效的工具，以便快速实现智能化的任务管理和执行。

confuse-9live是一个iOS应用混淆加固工具，旨在帮助开发者保护其代码和资源。它支持多种编程语言和框架，通过混淆和加固技术，提高App在应用商店的上架成功率。

tinyzero是一个使用Python编写的项目，旨在轻松训练类似AlphaZero的智能体，适用于任意环境，并提供了训练和评估智能体的功能。

AISP是一个基于模型的图像信号处理工具，利用可学习字典来提高图像处理的效率和效果。该项目旨在通过先进的算法和模型，优化图像信号的重建和处理，适用于各种图像处理任务。

CompressGPT 是一个提示压缩器，可以为大多数基于 LangChain 工具的提示减少约70% 的Token，只需更改一行代码，帮助用户在文本生成和处理时大幅降低成本和提高效率。

MixNeRF是一个模型，通过混合密度建模来实现从稀疏输入生成新视图的合成。

本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持4K上下文并可通过NTK方法最高扩展至18K+。

MeetingMind是一款AI会议助手，能够快速捕捉和分析会议要点，帮助用户轻松掌握会议的精髓。其特色功能包括音频记录、AI转录及关键信息的自动提取，支持多种语言，为用户提供便捷的会议管理体验。

这是一个基于Mojo编写的Llama 2实现，旨在显著提升推理速度，充分利用Mojo语言的优势，支持Llama 2模型，并采用优化的内存管理，便于在各种环境中使用。

SuperDuperDB是一个强大的平台，允许用户在各种数据存储上轻松部署、训练和操作任意AI模型和API。它旨在简化AI模型的训练流程，提供用户友好的界面，并支持与现有API的无缝集成，从而提高数据处理的效率和灵活性。

river是一个用于在线机器学习的Python库，支持增量学习和数据流处理，适合实时预测系统的构建。它具有多种机器学习算法和模型，易于与现有的数据处理管道集成，同时支持模型评估和性能监控。

GPT-Code-Clippy是一个开源的代码自动补全工具，基于GPT-3模型，为开发者提供智能代码建议与示例，支持多种编程语言，并可无缝集成到开发环境中，旨在提升编程效率和代码质量。

关于人类运动理解和生成研究的聚合项目，包含了大量的学术研究、数据集、以及人类运动分析和合成的相关技术和方法

ChatDev是一个由多个大模型驱动的智能体协同进行全流程自动化软件开发框架，模拟一个虚拟软件公司，能够根据人类用户的任务需求指令产出完整软件。它支持多代理协作，能够将复杂任务分解为子任务，适用于小规模软件制作，支持高效、经济实惠的开发。

一款命令行工具，可以让你了解过去一年中在终端上使用的命令行情况，如每日最活跃时段，以及常用命令统计，并生成类 GitHub 的年度命令分布图。

DialogStudio: 最丰富及多样化的对话AI统一数据集，涵盖开放域对话、任务导向对话、自然语言理解、对话推荐、对话摘要和知识对话等数据。

LLM101n是Karpathy开发的最新教程，旨在通过端到端的教学，帮助学习者构建一个故事编写器AI。该项目涵盖了大型语言模型（LLM）和深度学习的基础知识，提供了有关如何实现类似ChatGPT应用的完整指导，结合交互式示例和代码，适合希望深入了解AI和自然语言处理的学习者。

Frame Semantic Transformer是一个基于T5模型的框架语义解析器，利用FrameNet进行深度语义分析，支持多种自然语言处理任务，具备灵活的模型训练和微调能力，能够高效地进行推理。