LightEval-轻量级的LLM评估工具

这是一个精心策划的资源列表，涵盖了有关在不进行昂贵再训练的情况下更新大型语言模型（LLMs）的优秀论文和资源，基于EMNLP'23的调查结果。

FastAgency是一个多智能体工作流快速生产化工具，利用AutoGen框架，支持多种接口如控制台和Mesop，旨在灵活适应不同的应用场景，帮助开发者高效构建和管理智能体应用程序。

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，能够为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）提供可靠的问答及有理有据的引用。

Anime2SD是一个自动化的动漫截图管道，旨在帮助用户构建用于文本到图像模型训练的数据集，具有高效性和灵活性。它能够从动漫及其他来源自动生成和处理截图，极大地简化了数据准备的过程。

机器学习实战资料(Jupyter Notebooks) - 通过在Jupyter Notebooks中实验最先进的机器学习模型和算法进行学习。

Observers是一个面向AI可观测性的轻量级工具库，可以追踪和记录与OpenAI兼容的API请求数据。它支持多种存储后端(如DuckDB、HuggingFace数据集等)，能够包装各种LLM提供商的API并记录交互数据，方便进行数据分析和监控。

HyperHDR是一个基于现代数字视频和音频流分析的开源环境照明实现，专为Windows、macOS和Linux（包括x86和Raspberry Pi / ARM）进行了高度优化。该项目旨在提供卓越的环境照明效果，使用户能够根据实时视频和音频内容调整照明，从而提升视听体验。

VoiceCraft 是一个基于令牌填充的神经编解码语言模型，在野生数据集上的语音编辑和零样本文本到语音（TTS）转换方面达到了最先进的性能。

YaLM-100B是Yandex推出的一个开源大型语言模型，参数达到100亿，旨在支持多种自然语言处理任务。它能够生成高质量的文本，并广泛应用于对话系统、文本生成和补全等领域。

在实际场景用Langchain开发LLM应用的示例，使用JavaScript实现。该项目提供了多种实际应用的示例，展示了如何将Langchain与大型语言模型集成，支持多种语言处理功能，并且易于扩展和自定义。

这是一个集合了Python实现的机器学习项目的平台，按照框架、可视化、自然语言处理等多个类别进行分类，并根据每个项目的star数进行排序，方便用户发现和使用热门项目。数据每周更新一次，确保信息的时效性和准确性。

加速科学研究的AI助手，提供对研究查询的有帮助回答，访问arXiv语料库获取最新科学见解，探索科学前沿

基于Rust语言的时间序列分析工具，能帮开发者进行高效的时间序列数据预测、异常检测、聚类等操作，其核心价值在于提供强大的数据处理能力和跨语言的便捷性

Watermark-Removal 是一个基于机器学习的图像修复任务，能够本能地去除图像中的水印，修复效果与原图无差别。

用大型语言模型重新思考自动驾驶，使用GPT-3.5作为默认的大型语言模型(LLM)，介绍了LLM在驾驶场景中的闭环交互能力以及通过记忆能提升性能的方法

一个本地网络研究和报告撰写助手，能够自动深入探索用户定义的任何主题，使用大型语言模型（LLM）生成搜索查询，获取网络搜索结果，并总结信息，填补知识空白。

通过ROS 2和Gazebo仿真学习机器人基础知识的开源项目，适合初学者入门机器人编程和自主导航。该项目提供了一个丰富的仿真环境，让用户能够在不需要实际硬件的情况下进行学习和实验，包含了多种示例和教程，帮助用户理解机器人编程的基本概念和实现算法的细节。

Khoj 是一款完美融合本地文档和在线搜索的 AI 第二大脑，旨在通过智能检索和对话，让你以更高效的方式管理和利用自己的知识和信息。它支持多种文件格式，能够连接个人知识库，提供强大的搜索引擎，适用于多种平台，并且是完全开源的。