DFC2025-OEM-SAR-Baseline-全天候地表覆盖映射的基线模型

ChatDev IDE 是一个用于构建您的AI代理的工具，无论是在游戏中的NPC还是强大的代理工具，您都可以在这个平台上设计您想要的内容。

这本书的实践代码，旨在帮助读者掌握大型语言模型的使用和应用，提供丰富的示例和深入的讲解，适合各级开发者。

mllm是一个专为移动和边缘设备优化的轻量级多模态大型语言模型推理引擎，能够在无需依赖外部库的情况下，支持多种模型和硬件架构，提供快速推理能力。

Inbox Cleaner 是一个使用 GPT-3 或 GPT-4 过滤促销邮件的 Python 脚本，旨在帮助用户高效管理其 Gmail 收件箱。通过自动化邮件分类和管理，用户可以轻松清理不必要的促销邮件，提升工作效率。

spelltest 是一个专为语言模型设计的测试工具，能够自动生成测试用例，评估模型性能，并提供详细的测试报告。它支持多种语言模型，用户可以根据需要定制测试参数，以便更好地适应不同的测试场景。

基于扩散模型的控制与规划教程，深度学习在控制和规划中的应用指南，通过扩散模型生成样本，解决多模态分布匹配问题，提高训练稳定性和可扩展性。

该项目汇总了与多模态大语言模型（LLM）相关的研究论文和资源，提供最新的研究趋势和进展，支持多种模态的学习方法，适用于学术研究和工程实践。

Qwen2.5是由阿里云Qwen团队开发的超大型语言模型系列，专注于提供智能、易用、decoder only的语言模型，支持多语言和长文本生成。

Prompt2Model 是一个从自然语言指令生成可部署模型的工具，旨在帮助系统构建者通过自然语言描述任务并提供示例来创建自然语言处理系统。

一套关于如何在软件开发中用 Cursor 编辑器和大型语言模型（LLM）的最佳实践规则，旨在提高开发效率，促进团队协作，并简化代码编写与调试过程。

WechatFerry是一个开源的微信机器人底层框架，支持创建和维护微信机器人，提供灵活的API和模块化设计，便于开发者快速搭建和扩展。它提供消息监听、发送、群聊操作等一站式解决方案，具备强大的处理能力和稳定性，确保系统高效可靠。

Trapper是一个旨在更轻松地在下游任务上训练基于Transformer的模型的NLP库，采用模块化设计，提供一致的API，支持多种下游任务，能够实现最先进的NLP性能。

GPT Stats是一个提供自定义聊天GPTs（非OpenAI创建）统计信息的平台，用户可以查看最新的热门GPTs及创作者排行榜，获取详细的使用数据，并进行多种筛选和排序，帮助用户更好地了解和使用各类聊天GPTs。

用于协调角色扮演和自主AI智能体的先进框架，支持为智能体设定不同角色和目标，定义任务并分配给特定智能体执行。该框架具有灵活的任务管理机制，能够适应多种应用场景，帮助用户有效管理和协调智能体的行为。

通过苹果的'查找我的'网络使用OpenHaystack和Macless-Haystack追踪个人蓝牙设备，工具使用Go/TinyGo编写，无需苹果硬件。

Dolly是一种开源的语言模型，与Meta开源的LLaMA类似。它的模型为LLM，拥有120亿个参数，可用于商业用途。

Triplit 是一个在服务器和浏览器之间实时同步数据的开源数据库，支持多种数据结构，易于集成，性能高效，适用于各种应用场景。

音频基础模型：支持多语言音频理解的端侧部署工具，具备极低推理延迟，适用于语音识别、语种识别、语音情感识别和声学事件分类/检测