Formbricks-Typeform 和 Sprig 的开源替代品

Interview Coder是一款隐形桌面应用程序，旨在帮助用户顺利通过技术面试。它利用先进的AI技术，提供实时代码调试、智能截图等功能，确保在面试过程中不会被录屏软件检测到，让用户专注于展示自己的编程能力。

Kokoro-FastAPI是一个基于Docker的FastAPI包裹，用于Kokoro-82M文本到语音模型的部署，支持NVIDIA GPU和CPU ONNX加速推理，具备自动分割和拼接功能，旨在提供高效、灵活的语音合成服务。

LISA（Learning Interpretable Skill Abstractions）旨在通过强化学习任务来学习可解释的技能抽象，从而提高模型的可解释性。

nanoGPT是一个从零开始构建的深度学习语言模型，旨在复现Karpathy的GPT-2模型。该项目提供了详细的代码与视频讲解，帮助用户深入理解并实现深度学习语言模型，特别适合初学者学习深度学习与自然语言处理。

这是一个LeetCode刷题笔记项目，强调在解题时追求简洁优雅的Python解决方案，帮助学习者更好地理解和运用算法。

大型语言模型微调用高质量数据集大列表，帮助提升模型的准确性和多样性，使其更好地理解和执行指令。该项目提供了丰富的高质量数据集，支持不同语言模型的微调需求，适合研究人员和开发者使用。

一个用于语言信息思维的计算框架，通过概率程序与自然语言相结合，破解世界模型。

aiNodes Engine是一个简单易用的基于Python的AI图像和动画生成节点引擎，具备多种强大的功能，支持RIFE和FILM插值等特性，适合图像创作和动画制作的各类应用。

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。

这是用于大规模药物发现的AI模型构建和适配框架，通过提供特定领域的优化模型和工具，加速构建和适配生物分子AI模型的过程，帮助研究人员更高效地进行药物研发。

med-flamingo是一个基于OpenFlamingo-9B和LLaMa-7B构建的模型，能够在医学领域执行少样本的视觉问答任务。该项目结合了CLIP ViT/L-14视觉编码器，并使用约4.7K本医学教科书进行训练，包含0.8M张图像和548M个token，支持1.6M个图像字幕对的生物医学数据集。

monoid是一个开源工具套件，用于自动化数据隐私保护，帮助用户管理和保护个人数据。它提供了多种功能，以确保数据的匿名化、发现和分类，支持合规性，同时与多种数据源和平台集成，满足不同隐私需求的可定制工作流程。

这是一个用Java开发的开源项目，是一个聊天机器人。项目使用了Spring Boot 3和JDK 17技术，并支持AccessToken和ApiKey两种模式。

LLMDrift是一个项目，旨在研究大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）的性能漂移，特别关注其性能可能随时间下降的趋势及其影响。

go_lib是一个用于日志记录和其他功能的Go语言库，提供简单易用的日志记录功能，支持多种日志级别（如info、warn、error等），可以自定义日志格式，并支持将日志输出到文件或控制台。

这是一本全面介绍Go应用程序性能分析、追踪和可观察性的指南，涵盖了多种工具和技术，提供实际示例和最佳实践，重点关注可观察性和监控解决方案。

该项目是一个关于自然语言处理(NLP)数据增强的文献集，收录了多篇相关研究论文和技术资源，旨在为研究人员和开发者提供最新的NLP数据增强方法和应用实例，促进相关领域的研究和开发。

这个开源项目将GraphRAG与Ollama本地LLM结合，并提供可视化的知识图谱UI和监控。