Domain Adapted Language Modeling Toolkit-一个用于领域适应语言建模的工具包

Decoding Attention是针对大型语言模型（LLM）解码阶段的多头注意力（MHA）优化工具，利用CUDA核心进行推理，解决Flash Attention在LLM推理解码阶段张量核心利用率低的问题。该工具支持更多类型的注意力机制和KV缓存量化优化，有助于提升模型性能。

一个为Rust语言设计的高效异步数据处理工具，它通过“泵”的概念，让数据在不同阶段的处理更加高效，避免了传统方法中的性能瓶颈和死锁问题。

rs是一个基于JAX的随机搜索实现，专为运动任务设计，能够高效地利用MuJoCo XLA (MJX)进行训练，支持多种运动环境，便于研究和实验。

开源复现Moshi模型训练过程，包括音频编解码器Mimi及文本和音频的层次化语言模型。该项目为研究人员和开发者提供了一个完整的框架，用于训练和实现先进的语音和文本处理能力，支持实时对话和多模态学习。

这是一个专注于推荐系统领域的研究进展收集库，涵盖了对比学习、数据增强和自监督学习的最新成果。该项目集成了多个推荐系统研究的文献，旨在为研究人员提供全面的参考资料，以便更好地理解和应用这些先进技术。

利用AI协助软件设计和开发的工具，通过与用户的交互对话逐步捕获设计规范，而不是依赖单一提示，用户可以在命令行界面或Streamlit应用程序中使用它。

利用该项目你可以在你的iOS或macOS应用程序中使用Stable Diffusion生成图像。

机器人算法实践：基于《概率机器人学》书籍的机器人算法在ROS 2上的实现，旨在通过Python和C++代码，将书中的理论与现实世界中的机器人应用相结合，实现快速原型开发和深入理解

assistant-ui是一个专为构建AI对话交互而设计的React组件库，提供预配置项目以便快速启动，并集成了OpenAI API，用户可以通过多种聊天界面示例轻松实现聊天功能。

在维基百科文章上运行文档问答(Q&A)任务，使用LangChain作为问答框架，使用OpenAI和HuggingFace模型进行嵌入和语言模型微调。该项目旨在提高用户在维基百科上查找信息的效率，通过自然语言处理技术，为用户提供准确的答案。

使用LLM(大型语言模型)的能力，可以根据用户需求自定义筛选论文的方式，包括选择关注的论文类别、作者列表、以及与研究主题相关的提示。

GithubCity是一个根据用户的GitHub贡献图生成3D城市的项目，通过可视化GitHub活动来展示个人的编程贡献，支持多种自定义选项，用户可以交互式地探索生成的城市。

企业级Agentic RAG的简易使用方式，支持本地云基础设施部署，基于LlamaIndex构建，提供易于配置的Admin UI和API接口

WeChatGPT+是一款基于GPT-3的文本冒险游戏，玩家可以在动态生成的故事情节中探索各种虚构世界，并通过选择不同的路径来影响游戏结果。游戏支持多人互动，提供丰富的重玩价值和用户友好的界面。

MiniMind是一个大语言模型教学项目，完全从0开始，用最快仅3小时训练出仅为26M大小的微型语言模型，旨在降低学习大语言模型的门槛。该项目改进自DeepSeek-V2和Llama3结构，涵盖数据处理、预训练、SFT和DPO的全部阶段，并支持混合专家模型。作为一个开源项目，MiniMind非常适合作为大语言模型的入门教程。

基于Rust的快速文本分词工具，支持RWKV v5和v6模型使用的World Tokenizer，提供Python模块安装与使用，通过性能和有效性测试，与原始分词器结果一致，速度显著提升

InternLM-20B是一个由上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学开源的模型，拥有200亿参数，性能在众多维度上超越当前主流模型，旨在推动自然语言处理技术的发展与应用。

社会科学研究中的大型语言模型（LLM）应用精选，汇集了评估、对齐、工具增强等方面的优秀论文，帮助研究人员更好地理解和利用LLM