VL-PET-视觉与语言的高效调优

这个开源项目提供了关于开发OpenAI/GPT应用所需的知识和技能，可以帮助开发人员更好地使用OpenAI/GPT技术进行应用开发。

一个研究反向诅咒问题的项目，分析AI模型在推理能力上的不足，特别是在名人亲子关系的推理方面。

一个开源引擎，用于微调和提供大型语言模型的服务，是定制和提供LLM的最简单方式

该项目是一个基于SAM的显微镜分割和跟踪工具，旨在通过自动化技术提高显微镜图像分析的效率。它集成了先进的深度学习模型，能够支持显微镜图像的自动分割和细胞在时间序列中的变化跟踪，适合处理大规模数据集，并提供用户友好的界面。

一个利用大语言模型生成PPT文件的SpringBoot Web应用，主要功能是自动化创建演示文稿，适用于快速制作演示材料，特色在于其高效的模板处理和文本替换技术。该应用支持多种格式的PPT导出，提供用户友好的Web界面，并允许用户自定义模板和主题，实现自动化内容生成与排版。

LightLLM是一个基于Python的LLM（大型语言模型）推理和服务框架，以其轻量级设计、易于扩展和高速性能而闻名。它利用FasterTransformer、TGI、vLLM和FlashAttention等开源实现的优势，提供比Vllm更快的表现。

FasterTransformer是一个旨在提高Transformer模型速度和效率的工具，支持多种架构如BERT和GPT，提供高性能的推理和训练，且易于集成。它支持FP16和INT8量化技术，能够在NVIDIA GPU上实现高效的模型推理和快速训练，适合在生产环境中部署优化后的模型。

该项目提供了从多个视角生成场景图的能力，能够分析复杂的场景关系，提升视觉理解能力。

ScrapeGraphAI 是一个网络抓取Python库，使用LLM和图形逻辑为网站、文档和XML文件创建抓取管道。只需说出你想提取的信息，这个工具库就能为你完成！

FlatBuffers 是一个跨平台序列化库，旨在最大限度地提高内存效率。它允许我们直接访问序列化数据而无需先对其进行解析/解包，同时仍然具有出色的向前/向后兼容性。

llmflows是一个用于构建和管理大语言模型工作流程的框架，旨在简化复杂任务的处理和优化。它支持多种语言模型的集成，提供可重用的组件，便于与外部API交互，同时配备可视化工具，帮助用户调试和监控工作流程。

一个基于 GitHub Action 的自动化工具，定时爬取并生成 Product Hunt 上热门产品榜单的 Markdown 文件，帮助用户快速查看每日的热门榜单。

Fireworks方案集锦，旨在帮助开发、评估和部署生成式人工智能(GenAI)模型，提供多种模型的开发方案，并支持模型评估、优化，简化部署过程，包含丰富的示例和文档资源。

这个开源项目是关于 ChatGPT（聊天版 GPT）和 Bing AI 提示的整理和收集，涉及机器学习。

Proteus项目旨在提升蛋白质结构的设计能力和生成效率，通过深入研究蛋白质的生成过程，为药物设计等应用提供强大的支持。

rosedb 是一个稳定、快速、内嵌的 NoSQL 数据库，支持多种数据结构，包含 String、List、Hash、Set、Sorted Set，提供高性能和易于集成的特点，适合用于教学和学习数据库原理。

PicoVGA 库是专为 Raspberry Pi Pico 设计的 VGA 和 TV 显示器解决方案，提供高效的图形处理能力，支持多种分辨率和色深，适合教育、原型设计及个人项目。

Hallucination Leaderboard是一个用于评估大语言模型在生成摘要时的幻觉表现的排行榜，旨在提高对模型输出质量的理解和评估方法的透明度。该项目总结了多个知名语言模型在对短文进行摘要时的幻觉产生频率，目前显示GPT-4和GPT-3.5表现最佳。