SciPhi-支持LLMs训练与评估的工具

这个开源项目的功能是使用文字生成、修改和谈论图片内容。可以实现快速生成图片，但需要消耗大量GPU资源。

CAG(缓存增强生成)通过预先将所有知识加载到模型上下文中，彻底改变了知识获取方式，像是一个随身携带的工具书，速度比RAG快40倍，准确率和连贯性显著提升。

Agent-Inbox是一种新型的用户交互体验工具，旨在帮助用户更便捷地与Agent进行互动，提升工作效率。它通过提供直观的用户界面和实时反馈，简化了用户的操作流程，并支持多种类型的Agent，确保用户能够高效获取所需信息和服务。

Shire 是一个用于增强 AI 与 IDE 整合体验的工具，提供丰富的交互支持和多功能升级。

XiYan-SQL是一个针对自然语言转SQL任务的多生成器集成框架，旨在提高大型语言模型在生成SQL查询方面的性能。它通过整合多种生成器，优化文本到SQL的转换准确性，并兼容多种数据库，提供用户友好的接口，适用于各种场景。

多智能体团队协作框架，用于构建基于大型语言模型（LLM）的流程和多智能体团队，把‘大模型工作流’变成‘智能合作团队’。

该项目提供了一种利用多模态半监督学习进行文本识别的方法，结合了标记和未标记数据以提高识别精度。

专为无缝多用户工作流程协作而设计的ComfyUI节点，支持实时聊天、观察模式、管理员权限控制等特色功能，旨在提升团队协作效率。

《自然语言处理：基于预训练模型的方法》随书代码，提供多种基于预训练模型的自然语言处理方法，支持文本分类、命名实体识别、问答等任务，包含详细的使用示例和文档，易于扩展和集成到其他项目中。

OpenVLA是一个开源的视觉-语言-动作模型，旨在通过高效微调的方式支持多机器人控制，结合了先进的语言和视觉编码技术，能够在多种任务中表现出色，适用于广泛的机器人应用场景。

RAGxplorer是一个交互式工具，用于在嵌入空间中可视化文档块，旨在帮助用户诊断和探索Retriever-Answer Generator(RAG)模型的应用。通过该工具，用户可以上传文档并将其转换为适用于RAG应用的块格式，便于深入分析和优化模型表现。

Emoji Gen是一个基于AI技术的工具，能够自动生成多种风格和主题的表情符号，并与Slack无缝集成，旨在提升团队交流的趣味性和互动性。

llama4micro是一个在单片机上运行的LLaMA模型，专为资源受限的环境设计，支持15M参数模型，内存占用约60MB，能够以每秒约2.5个token的速度生成文本，特别适合生成小故事，优化用于单片机平台。

视频内容分析工具，通过结合Llama3.2视觉模型和OpenAI的Whisper模型，本地生成视频描述，提供全面的视频分析解决方案。

AICommand是一个开源项目，其功能是在Unity编辑器中集成了ChatGPT功能，它能够通过对话的方式动态调整和生成游戏内容，从而提高游戏制作的效率。

旨在增强大型语言模型(LLM)安全性的工具，提供了消毒、检测有害语言、防止数据泄露以及抵抗提示注入攻击等功能，以确保与LLM的交互保持安全。

LMOps是一个新的框架，用于训练并识别高质量的上下文示例，从而提升大型语言模型的性能。它通过评估候选例子的质量，促进上下文学习，能够有效处理未见过的任务，并对不同大小的LLM模型均有一致的性能提升。

这是一个相机图像信号处理器（ISP）的软件实现，能够将简单的传感器输入图像转换成色彩丰富、细节清晰的输出图像，让图像质量大幅提升。