llm-toys-小型微调LLM，适用于多种任务

SimpleGantt是一款轻量的项目管理工具，无需安装软件，也不依赖云端应用，完全在浏览器中运行，适合在软件安装受限的环境中使用。

该项目演示了如何利用大模型进行蒸馏来构建小模型，从而在某些领域实现比大型模型更强的推理效果。

这个开源项目是一个基于ChatGPT和OpenAI API的微信聊天机器人，使用itchat实现。

文本聚类项目提供了便捷的工具，能够对文本进行嵌入和聚类，并为聚类结果添加语义标签，帮助用户更好地理解和组织文本数据。

一个将PDF内容转换成自然对话形式的音频播客工具，支持输出为MP3文件，让你的知识和信息以声音的形式传播

Megatron-LLM是一个专为大规模分布式训练设计的库，旨在高效支持语言模型的预训练和微调。它提供灵活的模型架构配置，并支持多种优化算法，使得用户可以根据需求进行优化和扩展，同时易于与其他深度学习框架集成。

这是一个精心整理的与LLM越狱技术相关的学术论文列表，涵盖各个领域的最新研究成果。

高度可定制的私有化AI接口工具，集成了笔记本、基础聊天、文档管理和Youtube视频处理等功能，可灵活配置不同的LLM模型、TTS模型、OCR模型和搜索引擎，支持多用户认证和私有化部署

一个 Kubernetes Ingress Controller，允许用户将 Kubernetes 内的 HTTP 服务直接暴露到公网，而无需公网地址、跳板或内网穿透。

北京大学团队推出的法律大模型，通过在大规模法律语料中进行训练，使模型掌握和应用中国的法律知识。

OneDiff是一个用于加速扩散模型的工具，提供了一种新的免训练、几乎无损的范式，显著提升模型的迭代速度。

Meta的MusicGen及其微调模块的cog实现，可用于音乐生成，并支持自定义数据集进行微调。该项目使用户能够生成高质量的音乐，并根据特定需求调整模型，以创造出符合个人风格的音乐作品。

基于互信息的广义类别发现，旨在通过最大化互信息来解决广义范畴发现问题。该项目探索参数损失函数族，以评估特征和标签之间的互信息，并自动寻找最大化预测性能的损失函数。引入肘部最大质心移位(Emacs)技术，可以估计未标记集合中的类数，并在多个GCD场景下展现出通用性和竞争力，尤其在处理细粒度分类问题时表现出显著优势。

该项目提供了与小米智能家居设备的无缝集成，使用户能够通过 Home Assistant 平台管理和控制各种小米设备，实现智能家居的自动化和监控。

aurora是一个基于SpringBoot和Vue开发的个人博客系统，旨在提供一个现代化、功能强大的自助博客平台。前端使用Vue3和Vue2组合，后端基于SpringBoot，支持灵活的数据管理与安全的用户权限，适合个人开发者和小型团队使用。

这是一个集合了多种自然语言处理主题的调研资料平台，提供丰富的研究资料和资源链接，支持多种语言的研究，且定期更新以保持最新的研究动态。

carefree-flow是一个基于OneFlow的深度学习库，旨在简化模型构建与训练过程，提供高效的计算性能和友好的API设计，支持动态计算图，适合开发者快速原型和高性能训练需求。

一个社区驱动的LLM数据和基准测试资源库，提供大量语言模型的详细信息，包括模型参数、上下文窗口大小、许可证详情、性能指标等数据。通过llm-stats.com网站可以交互式探索和比较不同的语言模型。