Clustering with LLM-客户细分与聚类分析项目

关于开发者在使用大型语言模型(LLM)时选择哪个模型的视角的资源库，列举了当前开发者使用的一些开源和商业LLM，并提供了关于如何选择LLM的指南。

一个开源的终端 AI 助手，可以通过自然语言转换为对应的 Shell 命令，支持多种语言和命令格式，简化复杂命令的执行过程，提供便捷的命令行交互体验。

StreamingT2V 是一种自回归方法，用于生成具有平滑过渡的长视频，支持80、240、600、1200帧或更多帧的生成。该方法通过一致的块转换和长期记忆块，确保生成的视频在动态性和连贯性上的高质量表现。

OmniThink是一款通过“思考”扩展机器写作知识边界的框架，能像人一样逐步深化对复杂主题的理解，生成信息丰富且富有洞察力的长篇文章。

Windows 12是一个网页版的操作系统，模拟了真实的Windows 12界面，支持基本操作功能，可以在浏览器中运行，方便用户在线体验和测试应用程序。

GLiNER即服务是一个基于FastAPI的微服务，旨在提供高效、可扩展的文本数据命名实体识别功能。该服务支持高并发请求处理，能够在各种负载下保持稳定，并具备实时监控和负载测试功能，确保用户能够实时掌握服务的性能状态。

PromptLib是一个开源项目，旨在为大型语言模型（尤其是GPT-4和ChatGPT的早期模型）提供精确的新的和/或异常的提示的集合。该项目提供的提示可以通过ChatGPT和OpenAI API与Gradio前端和笔记本一起使用。

收集高质量双足机器人学习论文的项目，涵盖了从平衡、适应到技能掌握等多个方面，为相关领域的研究者提供了丰富的参考资料，助力双足机器人技术的探索和发展

Claude Engineer 是一个交互式命令行界面 (CLI)，它利用 Anthropic 的 Claude-3.5-Sonnet 模型的强大功能来协助完成软件开发任务，整合了文件系统操作、网络搜索和代码分析等多种功能，以增强开发效率。

一个用于在 Next.js 应用中重启系统的功能，利用 napi-rs 直接运行 Rust 代码。该项目旨在通过简单的 API 接口，提供高效、安全的服务器重启能力，特别适用于 Next.js 14 及以上版本。

llmflows是一个用于构建和管理大语言模型工作流程的框架，旨在简化复杂任务的处理和优化。它支持多种语言模型的集成，提供可重用的组件，便于与外部API交互，同时配备可视化工具，帮助用户调试和监控工作流程。

Bias-Bench是一个实证调查，旨在评估针对预训练语言模型的去偏见技术的有效性。它通过比较不同的去偏见方法，帮助研究人员理解这些技术在模型训练中的作用。该项目为研究人员提供了一个标准化的平台，以便对去偏见技术进行基准测试和性能评估。

RWKV_Othello是一款专为奥赛罗棋（又称黑白棋）设计的RWKV-7模型，能够预测合法走法、评估棋局局势，并进行上下文搜索，从而帮助玩家制定更优策略。

一款简单高效的语义搜索库，专为小型至中型项目提供嵌入式向量搜索和语义嵌入功能，支持BERT模型，无需复杂的传统搜索系统

Jargon是一种由大型语言模型（如GPT-4）指定和执行的自然语言编程语言，旨在简化编程过程并降低使用门槛。

CodeCapybara是一个基于LLaMA模型的开源项目，它可以根据指令调整代码生成。该项目由FSoft AI4Code团队开发，采用了机器学习技术。

socketify.py是一个为PyPy3和Python3提供WebSockets和高性能Http/Https服务器的项目，旨在让开发者能够轻松创建高效的网络应用。

RLx2是清华大学团队提出的一种强化学习专用的稀疏训练框架，能够完全基于稀疏网络训练深度强化学习模型。