LoLCATs-高效转换大型语言模型

研究人员设计了一种'好奇回放'算法，让AI智能体优先回放那些最有趣和新奇的经历，从中学习。这种方式让AI智能体表现出更多的好奇心和探索欲，更快地接近和与新物体互动。

这个开源项目是一个实现了ChatGPT的SwiftUI版，支持苹果全平台。它目前还不支持会话列表和streaming，但已经有了一些基本的雏形功能。

DataBridge Core 是一个强大的文档处理和检索系统，支持多种文件格式，提供语义搜索和文档处理功能，具有模块化设计，支持自定义解析器和嵌入模型，以及多种部署方式。

命令行的HTML到Markdown转换器和网络爬虫工具，可以用来从网页剪辑内容并将其转换为Markdown格式，非常适合个人归档或笔记记录。

该开源项目chatgpt-i18n的功能为可在AI协助下翻译用户的语言环境json文件，支持一键导出多语言，能够更好的结合语境进行翻译，并且支持大json的翻译。该项目主要是为了解决在chatgpt窗口中进行json国际化翻译不方便的问题而开发的。

关于如何有效蒸馏大型语言模型的最佳实践实用指南，提供了一系列的最佳实践，帮助工程师和机器学习从业者在生产应用中更高效地蒸馏和使用语言模型。

uv 是一个用Rust编写的Python包安装程序和解析器，速度比pip快10-100倍，支持多种项目管理任务，极大提升开发效率。

MiniMates是一个极速数字人算法，旨在让桌面电脑用户拥有一个定制化的AI伙伴，支持语音和表情驱动互动，提供快速响应，增强用户体验。

HPT是HyperGAI的开源多模态大语言模型，能够有效理解文本和视觉输入之间的关系，提供强大的语义理解和生成能力，适用于各种应用场景。

一个前端面试题收集项目，专注于手写题，通过逐步解决问题来提升 JavaScript 编程水平，适合前端开发者自我学习和练习。

一个综合性的资源库，为用户提供了大量关于上下文学习和提示工程的最新研究和技术。

dottxt-ai/prompts 是一个专门用于生成和管理提示（prompts）的库，使用 Jinja 模板来渲染提示，并且支持大型语言模型和提示工程。它提供灵活的提示管理功能，使得用户能够方便地创建和定制用于自然语言处理的提示。

AIConfig是一个配置驱动和源码控制友好的AI应用开发系统，旨在将提示、模型和参数以源码管理友好的方式进行保存和管理。它支持与代码版本控制系统的集成，方便用户管理和更新AI模型、提示和参数，同时提供易于使用的API接口，兼容多种AI模型和框架。

这个开源项目VLog可以将视频转化为长文档，同时支持对文档进行提问和对话，主要使用的技术包括ChatGPT、BLIP2、GRIT、Whisper和LangChain。与之前推荐的MiniGPT O类似，但实现了多模态。

MVSplat360 是一个用于快速生成 360 度场景的项目，利用稀疏视图进行前馈生成，旨在为虚拟现实和增强现实提供高质量的场景合成。

NeRF-HuGS是一个用于非静态场景的改进神经辐射场项目，利用启发式引导的分割技术，提升动态环境下的场景渲染效果。

Nano是一个自制的168M大语言模型，具备完整的模型结构和多种推理方式，适用于多种场景的AI应用。

PoseMon是一款在安卓平台上运行的手机应用，旨在实时监测用户的不良坐姿，并通过语音提示帮助用户纠正姿势，使用先进的Tensorflow Lite和MoveNet技术进行姿态估计。