Model Context Protocol Servers-大语言模型的多种数据源访问工具

funNLP是一个几乎包含所有中文NLP资源的综合性平台，旨在为NLP初学者和爱好者提供丰富的学习和实验工具，同时满足用户的收集需求。

本项目是对《ChatGPT 提示工程》视频教程的所有英文字幕的完整中文翻译，并同步上传至 B 站。旨在帮助不懂英文的学习者掌握 ChatGPT 技术。

允许用户通过统一的 API 访问多平台的生成式模型，litellm的国内版，旨在简化模型调用和集成流程，提升开发效率。

基于MindSpore的易于使用和高性能的自然语言处理(NLP)和语言模型(LLM)框架，与Huggingface的模型和数据集兼容，支持多种NLP任务。

这是一个用于向量相似性搜索的性能库，利用本地自适应向量量化和高度优化的索引与搜索算法，实现了在数十亿个高维向量上进行高精度和极快速度的搜索，同时比替代品占用更少内存。

WebCPM是一个专注于提升搜索引擎能力的开源项目，已被ACL 2023接收。

一个通过 WhatsApp 提供虚拟试穿体验的 AI 应用，用户可以发送个人照片和服装照片，应用会生成试穿效果图并返回给用户。

VCoder是一个多功能视觉编码器，旨在提升多模态大语言模型的感知能力，支持图像推理和生成任务，能够识别和计算图像中的物体，同时提供分割和深度图等感知模式，并利用COCO数据集进行训练和评估。

该项目旨在实现稀疏和稳健的预训练语言模型，以提高语言理解的能力和效率。

M6Doc是用于现代文档布局分析研究的数据集，包含9,080张现代文档图像，涵盖科学文章、教材、试卷、杂志、报纸、笔记和书籍等七个子集，提供了多样的数据来源和详细的文档布局标注标签。

Scenic是一个基于JAX的计算机视觉研究库，支持多种计算机视觉任务，利用JAX的高性能特点，提供灵活和模块化的架构。

面向生产的大语言模型构建指南配套代码，提供丰富的Jupyter笔记本，帮助开发者深入理解和实践LLM的应用开发。该项目旨在帮助开发者通过实际操作掌握大语言模型的构建与应用，通过示例代码和文档支持自学和项目开发。

Syrup是一款开源的浏览器扩展，旨在帮助用户在购物时轻松找到并应用最佳优惠券，强调透明度、用户隐私和道德设计。它不仅提供轻量级的使用体验，还优先考虑用户数据的保护，确保用户能够安心购物。

python-mammoth是一个功能强大的文档转换库，能够将Word文档转换为HTML格式。它不仅比pydocx更实用，还支持JavaScript和命令行接口（CLI），适合各种开发需求。

arxiv-vanity 是一个将 arxiv 论文转换为 HTML 格式并提供响应式布局的项目，旨在提升阅读体验。

OmniSearch是一个多模态RAG检索增强系统，首创自适应规划代理，能够根据问题解决阶段和当前检索内容实时规划检索动作，以提高检索效率和准确性。

Anole是一个开源的自回归原生多模态模型，专注于交错图像和文本的生成。它支持文本到图像生成、交错文本-图像生成、文本生成及多模态理解，旨在提供丰富的生成能力和理解能力。

RustPython是一个用Rust编写的Python解释器，支持WebAssembly，可以在浏览器中运行Python代码，兼容大部分Python标准库，是一个活跃的开源项目。