FlatBuffers-高效的跨平台序列化库

让人工智能应用通过AppleScript与macOS互动的服务器，提供控制系统功能、管理文件、处理通知等标准化接口

Eureka是一个程序，能够自动生成算法来训练机器人，使它们能够更快地学习复杂的技能。生成的奖励程序在超过80%的任务上表现优于由专家编写的人工程序。

RAGchain是一个用于开发支持大型语言模型(LLM)的高级检索增强生成(RAG)工作流的框架，提供了灵活的开发选项和易于集成的特点，帮助开发者构建高效的智能应用。

歌声音色转换模型，通过SoftVC内容编码器提取源音频语音特征，与F0同时输入VITS替换原本的文本输入达到歌声转换的效果。

用Rust和Ratatui库构建的神经网络学习玩贪吃蛇游戏，支持自定义训练和可视化展示。该项目利用神经网络技术，让AI通过不断训练来优化贪吃蛇的游戏策略，同时提供可视化界面以便于用户观察训练过程和游戏状态。

这个开源项目利用golang和vue3实现了一个聊天AI程序，支持chatgpt和midjourney对话。它是一个具备机器学习功能的开源项目。

Docuseal 是一个开源的数字文档处理工具，允许用户创建、填写和签署数字文档，提供安全高效的文档管理解决方案，尤其适合需要在线签署和填写文档的用户。

ChatSQL 是一个能够将自然语言转换为 SQL 查询的工具，直接连接数据库进行查询，基于先进的 ChatGLM-6B/MOSS 模型，支持多种数据库，提供用户友好的接口。

实时、精细的大型语言模型合成数据资源列表，专注于为大型语言模型（LLM）提供数据支持，包括数据生成、优化和应用。

gsh是一个现代化、与POSIX兼容的生成式shell，旨在利用生成式人工智能辅助功能来提供智能命令建议、命令解释和Agent执行等功能，同时保证隐私和定制性。

isd是一个让systemd单元管理变得更简单的工具，它提供了一个交互式的文本界面，允许用户通过键盘快速操作，包括模糊搜索、自动预览更新等功能，从而提高系统管理的效率和直观性。

river是一个用于在线机器学习的Python库，支持增量学习和数据流处理，适合实时预测系统的构建。它具有多种机器学习算法和模型，易于与现有的数据处理管道集成，同时支持模型评估和性能监控。

Streamdal是一个开源项目，提供实时数据观察、数据治理与执行、数据质量监控以及数据转换、模糊化、遮蔽等功能，旨在帮助用户高效管理和处理数据。

Awesome-FLUX-DiT是一个基于FLUX/DiT的扩散模型集合，支持图像和视频的生成、编辑、重建和修复等功能，旨在为用户提供丰富的多媒体处理能力。

GLM-Edge是一系列针对端侧场景优化的大语言模型，包含1.5B/4B的对话模型和2B/5B的多模态模型。在骁龙8 Elite平台上，该模型能够实现每秒60+ tokens的解码速度，经过特别调整的模型结构在性能和实用性之间取得了良好的平衡，适合用于移动设备和车载系统。

这一系列 Jupyter Notebooks 是对数据科学和机器学习的非常好的分步介绍，适合初学者，通过实践和示例帮助读者掌握相关知识。

一个简单的 Python 包，可以更轻松地在非公开或敏感数据以及没有互联网连接的计算机上运行大型语言模型 (LLM)。它支持本地环境，确保数据安全，适用于多种应用场景。

Show-Me 是一个开源应用，旨在提供与传统大型语言模型（LLM）交互的可视化和透明替代方案。它将复杂的问题分解为一系列有根据的子任务，使用户能够理解 LLM 的逐步思考过程。