cuda-course-降低高性能计算编程门槛

基于Ollama的自动化研究助手，能够自主执行网络研究任务。输入一个查询后，它会自动确定研究重点、执行网页搜索和内容抓取、保存发现的内容。

一种利用自我学习原则的度量学习方法，无需标签。

H2O.ai的开源大语言模型GPT项目，旨在创建世界上最好的开源GPT模型，提供强大的自然语言处理能力，支持多种任务，适用于大规模应用。

VT-Transformer是一个基于第一性原理的AI模型转换器，采用宏展开的DSL技术，旨在优化各种AI模型在复杂硬件环境下的性能，特别是针对国产硬件。

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。

ModuleFormer是一种基于MoE（Mixture of Experts）的架构，旨在提高大型语言模型的计算效率和可扩展性。其设计允许通过稀疏激活专家子集来实现与密集型语言模型相同的性能，同时在吞吐量上超过两倍。此外，它对灾难性遗忘具有免疫力，能够通过引入新专家来学习新知识，并且支持对特定微调任务的专家进行专注，便于轻量级部署。

RAG-Survey是关于人工智能生成内容的检索增强生成（RAG）调查，提供RAG在AIGC领域的应用与技术综述，汇总相关论文与研究成果。

一个免费开放且持续更新的编程竞赛知识整合站点，旨在帮助大家更快速深入地学习编程竞赛。

一款批量为图片生成描述的实用工具，使用Joytag Caption技术，帮助用户快速给图片添加文字说明。该工具支持多张图片的批量处理，并能够生成高质量的描述，易于集成到现有工作流程中，提供多种自定义选项以满足不同需求。

The Interactive Transformer是一个可视化界面，旨在帮助用户理解和解释Transformer模型。该工具提供了交互式的可视化功能，使用户能够实时操作模型参数，并支持多种Transformer模型，具有直观的用户界面和详细的模型组件及机制解释，是学习和研究Transformer的重要工具。

"Awesome Open-Ended AI"是一个由Jenny Zhang在GitHub上创建的开源项目，它是一个资源列表，主要涉及开放式AI学习资源。这个项目包含了许多开源和机器学习的内容。

sqliteviz 是一个用于可视化SQLite数据库的工具，提供直观的界面和多种图表类型，支持实时查询和数据更新，帮助用户方便地管理和分析数据。

用蒙特卡洛树搜索与大型语言模型结合解决数学问题的演示项目，就像给AI装上了解题的“指南针”，让它能更高效地找到解题路径

HDR-Collection是一个综合性平台，致力于提供丰富的HDR文献资源，支持多种HDR相关主题，方便用户查找和获取所需的HDR资料，同时包含实用的示例和应用，旨在促进HDR领域的学习和研究。

FastLanes是一个高性能压缩库的Rust实现，利用LLVM自动向量化技术实现高效的SIMD解码，旨在满足高性能数据压缩的需求，同时保证安全性和性能。

让你像画画一样设计网页。只需在草图软件里随手画出你想要的网页界面，系统会根据绘制的线框图生成 HTML 页面。

llm-chain是一个强大的Rust库，用于构建大语言模型中的链，能够高效地进行文本摘要和处理复杂任务。

整理开源的中文大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等。