Active Learning as a Service-可扩展和高效的主动学习数据选择系统

WebLaTex是一个功能全面的LaTeX编辑工具，集成了VSCode、Git、Copilot及语法拼写检查，支持实时协作，是Overleaf的完美替代品。

音源分离训练推理WebUI：一个集成了音源分离训练框架和UVR（终极人声消除器）的Web界面，让你能自定义处理流程，轻松安装模型并进行音乐源分离

PRM800K是一个用于训练过程监督奖励模型（PRM）的数据集，旨在提高大型语言模型在复杂推理任务中的准确性，尤其是在数学问题上。该数据集包含800K个步进级标签，覆盖12K个问题的75K个解决方案，使用主动学习技术选择最具信息量的数据样本进行人工注释，从而提供细粒度反馈，通过评估中间推理步骤来改进结果，最终提高解决率，从42.5%提升到78%在MATH数据集子集上。

Slideflow是一个用于组织学图像分析的深度学习流水线，支持Tensorflow/Keras和PyTorch。它提供了一个便捷的环境来构建和管理图像分析工作流程，具有良好的可扩展性，可以满足各种图像分析需求。

ChatGLM-6B-API是基于清华大学开源的对话语言模型ChatGLM-6B和FastAPI构建的API，能够在本地部署并提供API接口，方便用户进行对话生成和自然语言处理。

这个开源项目是一个资源集，与ChatGPT、GPT和大型语言模型相关。该项目旨在提供有关这些主题的资料和指南。

该项目汇集了针对大型语言模型的训练数据管理的研究，包括与预训练、数据质量和领域构成相关的资源。

mcp-llm-bridge是一个连接Model Context Protocol(MCP)服务器和OpenAI兼容LLM的桥接工具。它实现了MCP和OpenAI函数调用接口之间的双向协议转换，能够将MCP工具规范转换为OpenAI函数模式，支持云端模型和本地部署如Ollama等OpenAI API兼容端点。

Anima是第一个开源的基于QLoRA的33B中文大语言模型，旨在支持大规模中文处理，促进社区参与与贡献，具备高效的模型训练与推理能力。

Obsidian的Copilot插件，利用ChatGPT实现基于笔记的问答机器人，与笔记对话，获取洞见。该插件能让用户与其笔记进行丰富的交互，帮助提取和总结信息，提升知识管理的效率。

RestGPT 是基于大型语言模型的自主代理的代码实现，通过 RESTful API 控制现实世界的应用程序。它旨在将语言模型与 API 连接起来，解决与规划、API 调用和响应解析相关的挑战。

chi 是用于构建 Go HTTP 服务的轻量级、可组合的路由器，擅长于编写大型 REST API 服务，保持可维护性。

一个用于实时肖像编辑和动画的开源工具，基于 Gradio 开发，能够对图像中的人物进行实时面部表情精确控制。

一个可以与本地大语言模型聊天的网页应用，让你在本地运行AI模型，保护隐私的同时享受智能对话体验

Compressor是一个依赖于llama.cpp和HuggingFace模型的项目，旨在通过大语言模型对科学文献和演讲进行高效的摘要生成，帮助研究人员快速获取关键信息。

Documind是一个开源平台，利用人工智能从文档中提取结构化数据，擅长将PDF转换为图像进行详细处理，并根据用户定义的模式提取信息。

Nexa SDK是一款全面支持ONNX和GGML模型的工具包，具备文本生成、图像生成、视觉-语言模型（VLM）、自动语音识别（ASR）和文本到语音（TTS）功能，提供OpenAI兼容的API服务器，支持JSON模式调用函数和流媒体，配备用户友好的Streamlit UI，方便开发者使用和集成。

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。