ZhiLight-高性能LLM推理引擎

github.com/derayga/bob-plugin-openai-translator 这个开源项目的功能是使用 ChatGPT API 在 macOS 上进行全局划词翻译，并提供了一个 Bob 的插件。用户可以使用鼠标选中需要翻译的单词或短语，插件会自动调用 ChatGPT API 进行翻译，并在屏幕上显示翻译结果。这个插件能够提高用户在 macOS 上阅读英语文本时的翻译效率和准确性。

LLamaFlow是一个基于TypeScript的工具包，旨在与基于聊天的大型语言模型（LLM）进行高效交互。它在标准聊天完成API的基础上增加了结构化支持，并提供类型安全性验证、自定义内容验证hook，以及改进的发送和接收聊天消息API。同时，LLamaFlow还具备文本分割功能，以便有效处理Token限制，确保与模型的交互更加流畅和准确。

这个开源项目是一个基于Node.js的ChatGPT Telegram Bot，支持无浏览器和浏览器API。其功能是在Telegram上聊天，使用机器学习技术。

是参数高效的语言模型微调中最受欢迎的方法之一。该项目探讨了以参数高效的方式进行语言模型的预训练，并引入了一种名为ReLoRA的方法，利用低秩更新来训练高秩网络。

自动化 Cursor Pro 的注册和本地 token 刷新流程，提供自动化工具使用说明，并提供了下载地址和配置指南

Defender (1981)由Eugene Jarvis和Sam Dicker开发，是一款经典的街机游戏，适合作为汇编语言学习的练习题。游戏中玩家需要保护地球免受外星人攻击，具有多样化的敌人和场景，以及不同的难度级别，挑战玩家的反应速度和策略思考。

无需训练即可进行时间序列预测，就像给时间序列数据拍个“快照”，就能预知未来趋势，节省大量时间和精力

文件快递柜是一个支持匿名口令分享文本和文件的平台，用户可以通过生成口令轻松分享和取用文件，所有操作如同收取快递般简便。

利用LLM的框架，D-Bot能够不断从文本来源中获取数据库维护经验，并为目标数据库提供合理有据的及时诊断和优化建议。

flyscrape是一个用Go语言编写的网站爬虫，提供独立可定制的Web抓取功能，结合了Go语言的高效性能和JavaScript的灵活性，具有易于配置和稳定运行的优点，适合各种数据抓取需求。

Aquarium是一个利用大型语言模型（LLM）控制Linux机器的人工智能驱动的Docker容器，旨在简化系统运维管理，提供实时反馈和自动化支持。

Humanoid Control是一个双足机器人行走控制库，采用非线性模型预测控制（NMPC）和全体重力学（WBC）技术，结合MuJoCo仿真平台进行高效的仿真测试，旨在实现精确的机器人运动控制。

开源项目supervision是一个计算机视觉AI工具箱，可供开发者重复使用并且安装简便，能够显著提高工作效率。该项目提供了多种实用工具，包括对象检测、数据集处理、模型评估、数据分析和计算等。用户只需通过pip一键安装即可使用，非常简单快捷。

这个项目收集了很多使用OpenAI Vision API来对图像、视频文件和网络摄像头流进行推理的示例。项目结合了多种技术，实现了高效的图像处理和准确标注，适合开发者和研究人员进行实验和学习。

这是一个开源实现，旨在为Meta的Llama3.2-Vision系列模型提供微调功能，支持高效训练，兼容Liger-Kernel，提升模型性能和训练效率。

TAG-Bench是一个用于回答数据库上的自然语言问题的项目，通过Table-Augmented Generation（TAG）模型，探索语言模型与数据库之间的广泛交互，提供首个基准测试研究TAG问题，并验证标准方法在此类查询上的挑战性。

一个Go语言的大语言模型统一接口框架，提供了对OpenAI、Anthropic、Groq等多个LLM提供商的统一访问，支持灵活的提示词管理、记忆保持、结构化输出验证等功能，简化了LLM在Go项目中的集成使用

通过强化学习算法，自动玩Pokemon Red，并优化游戏策略，支持自定义训练和测试环境，同时提供数据可视化功能以分析训练结果。