DA-CL-4Rec-推荐系统领域的研究进展库

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。

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。

整理和提供用于构建通用语音、音频和音乐基础模型的数据集列表，以及相关的元数据和获取途径。该项目旨在帮助研究人员和开发者快速找到所需的音频数据集，以便进行模型训练和分析。

embedchainjs是一个框架，旨在通过任何数据集轻松创建大型语言模型（LLM）驱动的机器人。它简化了机器人的开发过程，并能够与多种数据源集成，适用于各种智能对话系统的构建。

Decky Installer 是一个专为 Steam Deck 设计的工具，旨在简化加速器的安装过程。用户可以轻松地在桌面模式下下载并运行安装文件，或者通过命令行安装特定功能如 To Moon。它支持后台运行，确保用户可以随时随地使用，同时提供友好的用户界面，方便填写订阅链接。

包含真实场景级视频和场景标注的大型数据集，具有10,510个多视角场景，51.2百万帧，分辨率为4k，还包括140个用于新视角合成(NVS)的基准视频以及来自SOTA NVS方法的训练参数，为深度学习的3D视觉任务提供了丰富的场景和标注信息

一个先进的开源桌面环境，设计用于在浏览器中功能丰富、异常快速和高度可扩展。可以用于构建远程桌面环境，或作为云存储服务、远程服务器、网络托管平台等的界面。

开源项目Toolkit AI可以生成和使用AI插件，只需要描述要做什么即可生成LangChain插件代码。这些AI插件能自动生成和使用Langchain工具和ChatGPT插件。该项目使用机器学习技术。

LeNLP是一个为Python开发的自然语言处理工具箱，旨在通过Rust优化提升性能，集成高性能并行化功能，从而简化Python中的各种NLP任务。

AndesGPT-7B是OPPO研究院基于Baichuan2项目继续训练得到的70亿参数规模中文语言模型，采用800B中文语料进行微调，能够有效处理多种中文自然语言处理任务。

Llama Stack 是一个开源项目，旨在将 LLM 应用构建生成周期的所有组件打包，包括训练、微调、产品评估、观测、Agent & Memory、合成数据生成等，并支持 9+ 提供商。

EVAL是一个开源项目，它是一个多功能代理，可以根据用户用语言描述的任务代码直接生成并运行代码，执行各种请求。该项目可能与机器学习有关。

为低延迟和高扩展性设计的快速轻量级代理，支持LLM的多种实验和推出特性，适用于生产环境

基于大型语言模型的动漫角色复活项目，提供接近原作语气、个性和剧情的聊天体验，支持零样本角色扮演和RAG角色构造。用户可以与经典动漫角色进行自然对话，并体验多种交互方式，享受沉浸式的剧情体验。

Movenet.Pytorch是Google推出的MoveNet在Pytorch中的实现，包含训练代码和预训练模型，适用于人体关键点检测任务。

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。

doom-captcha 是一种基于经典DOOM游戏的验证码，用户必须至少杀死三个怪物才能通过验证，既好玩又具有挑战性，旨在增强用户体验并有效抵御机器人攻击。该项目允许自定义游戏难度和任务，适用于多种场景。

一种通过因式分解的方法实现数据集蒸馏，旨在提高模型训练效率并减少数据集大小。