lijigang/prompts-为AI对话提供结构化提示

Gradient-SDF是一个半隐式表面表示项目，专注于3D重建，能够从图像中提取结构信息并生成高质量的三维模型。该项目利用先进的算法来实现高效的3D重建，适用于各种计算机视觉应用。

Codium AI pr-agent是一款开源工具，旨在帮助开发者更快、更高效地审核 PR。它会自动分析 PR，提供反馈和建议，并可以回答文本的提问。

wx_channels_download 是一个开源的微信视频号下载工具，能够让用户轻松下载视频号中的视频和直播回放内容。该工具支持一键下载、不同清晰度选择，并且操作简单，用户友好，适用于 Windows 和 macOS 系统，开箱即用，无需复杂的配置。

AI00 RWKV Server是一个基于RWKV模型的推理API服务器，它是一个开源项目。它提供了比ChatGPT更强大的功能，并可用于机器学习领域。

btw是一个基于OpenAI服务的命令行助手，专注于自然语言处理，用户可以通过简单的命令行交互来执行多种NLP任务，如文本生成和翻译等。它集成了OpenAI的强大API，提供了易于使用的界面，适合开发者和普通用户使用。

该项目收录了关于大语言模型持续学习的关键论文，提供最新的研究成果和方法，适合研究人员和开发者参考，包含对比不同方法的分析。

像操作Tableau一样直观探索数据的图形界面工具，集成在Panel数据应用中，让数据探索变得简单快捷

LAVIS是一个一站式的语言-视觉智能库，支持多种语言-视觉任务，集成多种预训练模型，提供简单易用的API，以及自定义模型的训练和评估，具备高效的推理速度和性能。

斯坦福开发的一种遵循指令的 LLaMA 模型，基于 Meta 的 LLaMA 7B 模型进行微调，性能接近 OpenAI 的 text-davinci-003，支持在单个 GPU 或 CPU 上运行。

WikiChat是一个用于纠正大模型幻觉的RAG框架，通过检索本地Wiki数据来回答用户提问，并验证生成内容的准确性。它使用向量数据库和AI技术，确保提供的信息可靠且有引用依据，适合多种应用场景。

该项目旨在通过可扩展的对数行列式计算来增强高斯过程核学习的效率，适用于大规模数据分析和预测。

Taichi是一种嵌入在Python中的领域特定语言，旨在加速Python代码执行，使其运行速度接近C++甚至CUDA，提供高性能的计算能力，同时保持Python的灵活性和简洁性。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，并内置自动微分功能，具有强大的并行计算能力，适合各类高性能计算任务。

Moshi.jl 是一个为 Julia 语言设计的工具，提供类型稳定的代数数据类型和强大的模式匹配功能，支持泛型编程和宏派生，旨在简化数据结构的定义和操作。

这是一个基于项目的课程，旨在教授MLOps的基础知识，重点关注直观理解和应用。课程涵盖真实世界的MLOps场景，通过理论与实践相结合的方式，全面介绍MLOps中使用的工具和技术，并强调模型部署和监控的最佳实践，同时提供社区支持和持续学习的资源。

GPT-Prompts是一个旨在帮助用户生成高质量Prompts的工具，提供多种示例和模板，支持不同场景的Prompt设计，适用于各种GPT模型，旨在提升用户的Prompt生成能力。

用于评估视觉语言模型在多样化基准测试中的鲁棒性的Python库，提供60种VLM模型和40种评估基准的全面工具和脚本，支持大规模模型和大规模训练样本，简化视觉语言模型的评估过程

Meditron是一个开源的医学大语言模型套件，包含Meditron-7B和Meditron-70B，通过在医学领域的持续预训练，能够在多个医学推理任务上表现优于其他大语言模型。

该项目旨在利用单个车载摄像头图像估计局部路网，同时保持拓扑结构。通过有效的算法，能够在复杂的城市环境中提取和重建道路网络信息，支持自动驾驶等应用。