LLM-Dojo-开源大模型学习场，适合AI爱好者

这个开源项目的功能是将文本内容分割成最多15,000个字符的块，并安全地处理每个请求。它专门为ChatGPT模型设计，能够将较长的文本分割成小块进行处理，以确保处理的安全和有效。

该团队专注于金融领域的强化学习（RL）和大语言模型（LLM）的应用，提供数据收集和量化分析的工具和资源。

I2VGen-XL是一个基于输入图像生成高清视频的模型，由阿里云达摩院研发，具有良好的泛化性和优越的生成效果。

一个强大的桌面应用程序，用于从音频文件中分离人声和伴奏，支持多种音频格式，使用本地模型，提供高效的音频处理速度和用户友好的图形界面。

TTime是一款集输入、截图和划词翻译于一体的高效工具，旨在提升用户的工作效率，提供简洁直观的操作体验，并支持多种平台使用。

Robust Video Matting (RVM) 是一个基于PyTorch、TensorFlow、TensorFlow.js、ONNX和CoreML的强大视频抠图工具，能够提供高质量的抠图效果，并具备实时处理能力和良好的鲁棒性，适应各种视频条件。

DevOpsGenius 旨在结合 LLM 重塑软件开发中的 DevOps 实践。将 LLM 视为团队的初级 “打杂工”，为团队提供各类辅助能力，以提高开发流程的效率和质量。

关于软件工程中Agent的资源列表，汇集了大量关于如何将大型语言模型（LLM）应用于软件工程领域的研究论文，帮助开发者和研究人员更好地理解和利用这些技术来提升软件开发的效率和质量

EscherNet是一种可扩展的新型视图合成生成模型，无需3D结构，支持任何参考到任何目标新视图。该模型能够在单个消费级GPU上同时生成100多个一致的目标视图，处理任意数量的参考视图和任意相机姿势，建立在现有的2D扩散模型之上，继承强大的网络规模先验，并为每个视图/图像编码相机姿势，提供灵活性和可扩展性。

Matching Anything By Segmenting Anything（通过分割任意内容匹配任意内容），是一种用于稳健实例关联学习的新方法，能够在不同领域中匹配视频中的任何对象而无需跟踪标签。

EgoMimic是一个基于第一人称视角的模仿学习框架，专为机器人技能学习而设计。它支持处理来自人类Aria眼镜的数据以及机器人远程操作的数据，提供了完整的数据处理、训练和部署流程，使得机器人可以高效地学习和执行各种任务。

ChatDev IDE 是一个用于构建您的AI代理的工具，无论是在游戏中的NPC还是强大的代理工具，您都可以在这个平台上设计您想要的内容。

一个开源目录，旨在帮助开发者和创业者免费在友好的社区中展示他们的副业项目，并鼓励社区成员贡献和参与。

KRAGEN结合知识图谱、检索增强生成（RAG）和高级提示技术，旨在通过将知识图谱转换为向量数据库，利用RAG技术检索相关事实，并辅以图思考（GoT）技术动态分解问题，最终提供高效的解决方案。

本项目对零阶优化技术进行了基准研究，重点关注在微调大型语言模型时的内存效率。

AgentLLM是一个基于开源大语言模型的自主智能体项目，旨在证明嵌入式LLM能够以可接受的性能处理复杂的目标导向任务，且完全在浏览器中运行。

一个关于使用大语言模型 (LLM) 在软件测试中的应用和研究的项目，旨在提供相关工具和资源。

Riona-AI-Agent是一个AI驱动的社交媒体自动化工具，可以与Instagram、Twitter和GitHub等平台进行互动。它利用先进的AI模型生成吸引人的内容，自动进行用户互动，并高效管理多个社交媒体账号，支持个性化内容上传以训练Agent角色，兼容多种文件格式和平台的自动化功能。