LLM-Distillery-自动化的大语言模型蒸馏工具

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。

微软开发的建筑损坏评估工具包，可利用遥感影像快速评估自然灾害后的建筑损坏情况，帮助救援人员高效分配资源。该工具包能够处理和分析大量的遥感影像数据，为救援人员提供实时的损坏评估信息，并支持多种类型的自然灾害评估，确保救援行动更加高效和有针对性。

这是一个精心整理的关于上下文学习相关论文的列表，旨在为研究人员和学者提供便利。

这个开源项目可以训练AI成为一个女朋友，可以进行聊天、发语音和自拍等功能。

JupyterLab笔记本中的智能助手，帮助用户在cell里轻松实现代码生成和优化，提升编程效率

Neural Mixture Guiding是一种基于GPU原型实现的神经参数混合引导技术，专为加速路径追踪渲染而设计，提供了高效的解决方案，特别适合用于GPU并行渲染，能够提升渲染速度和质量。

这个开源项目的功能是与ChatGPT交互，通过提出艺术相关的问题来获取回答。

EscherNet是一种可扩展的新型视图合成生成模型，无需3D结构，支持任何参考到任何目标新视图。该模型能够在单个消费级GPU上同时生成100多个一致的目标视图，处理任意数量的参考视图和任意相机姿势，建立在现有的2D扩散模型之上，继承强大的网络规模先验，并为每个视图/图像编码相机姿势，提供灵活性和可扩展性。

这个项目包含了成为机器学习与AI研究和研究论文专家所需的所有资源。提供全面的机器学习与AI研究论文集合、关键研究论文的摘要与解决方案，以及理解复杂机器学习与AI概念的资源，营造了一个适合研究人员和学习者的协作环境。

该项目涵盖自然语言处理（NLP）的理论知识、应用场景及工程实践，包括初学者和专业人士所需的指导和案例。

中文Mixtral混合专家大模型，基于Mistral.ai发布的Mixtral模型，经过中文增量训练和指令精调，支持长文本处理与多种应用框架。

autocaption是一个强大的工具，能够将字幕添加到视频中，创造出卡拉ok效果，支持中文字幕，并提供用户友好的界面以及可自定义的字幕样式。

这是一个关于大型语言模型（LLM）选项的全面集合，提供了分类清晰的资源列表，便于用户查找和使用。该项目定期更新，包含新的模型和工具，同时接受社区贡献和建议。

一个公开的项目，旨在通过开源方式匹配 OpenAI O1 模型的强大能力，使社区能够拥有先进的替代品

Chronos是一个基于语言模型架构的概率时间序列预测预训练模型，能够将时间序列数据转化为Token序列，并通过交叉熵损失训练语言模型，从而实现多轨迹采样以获得概率预测分布。

GRV 是一个基于终端的界面，用于查看 Git 存储库。它允许查看、搜索和过滤引用、提交和差异。可以通过配置自定义行为和样式，查询语言可用于过滤引用和提交。

llm-papers 是一个专注于大型语言模型（LLM）相关文献的项目，汇集了大量研究论文，并提供文献分类、标签、重要算法和模型的详细信息。同时，用户可以提交和推荐新的文献，促进研究交流。

一个帮助编写高质量代码的开源指南，强调代码的可读性、简洁性和易维护性。它为开发者提供最佳实践，涵盖多种编程语言和框架，旨在促进代码质量的提升和维护的便利性。社区成员可以不断更新和改进内容，确保指南的实用性和时效性。