PatchDCT-高质量实例分割的补丁细化

该项目记录了学习推荐系统过程中的知识产出，主要对经典推荐算法的原理进行解析，并提供代码实现示例。它支持多种推荐算法，易于扩展和修改，非常适合学习和研究推荐系统。

基于PyTorch的GPT-2模型训练器，优化效率和代码简化，实现现代技术如旋转嵌入，以更少的token达到相同验证损失。该项目专注于提升模型训练的效率，使得用户能够在多种深度学习任务中更便捷地使用GPT-2架构。

Ctrl-G是一个为大型语言模型提供适应性逻辑控制的项目，旨在优化模型的输出，使其更符合用户的交互需求。该项目通过引入逻辑控制机制，提升模型的响应准确性和合理性。

机器学习的资料汇总，涉及 NLP、深度学习、LLMOps、ML数学等主题，适合不同水平的学习者，集中整理了优质的学习资料。

reliableGPT旨在解决OpenAI服务器过载、密钥轮换、上下文窗口限制等问题，确保GPT模型的可靠性和稳定性。它能够处理速率限制、超时、API和密钥错误，自动管理API密钥的轮换，并优化上下文窗口的使用，为开发者和企业提供一个稳定的AI调用环境。

StarCoder 的 C++ 版本，可以在没有GPU的环境中高效运行，专为CPU用户设计，提供智能代码补全和多语言兼容功能，极大提升开发效率。

SplattingAvatar是一个基于网格嵌入的高斯散射技术的项目，能够实时生成高质量的人类头像，适用于虚拟和增强现实应用以及动画和游戏开发。

微软将 GPT-4 整合到 Github Copilot，提供聊天形式的代码建议、从代码文档生成答案、命令行Copilot、语音交互、pull requests的Copilot支持等功能。

快速入门Llama 3.1的最小化方案库，支持本地推理和API推理，适用于不同模型大小和权重精度配置，提供多样化的笔记本和工具使用示例

这是一个关于自我修正大型语言模型及其自动反馈机制的研究论文集合，旨在为研究人员和开发者提供最新的参考资料和研究进展。

Doctran是一个文档转换框架，旨在通过使用大型语言模型(LLM)和开源自然语言处理(NLP)库，将原始文本转换为干净、结构化、信息密集的文档，从而优化向量空间检索的效果。该框架能够有效地处理非结构化文本数据，提升文档的可读性和检索效率。

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。

LLM4SE是一个专为软件工程设计的大型语言模型，能够理解和生成多种编程语言的代码，自动化代码审查与重构，智能化错误检测与调试，并能自动生成项目文档。同时，LLM4SE可以与多种开发工具和环境集成，提升开发效率。

一种上下文学习方法，将基于提示的表示应用于自回归模型，以生成高质量的句子嵌入，无需微调。该方法通过利用上下文信息，避免了传统微调过程的复杂性，同时支持不同规模的语言大模型，能够在多种转移任务上取得最佳结果。

这个开源项目是一个油猴脚本，主要作用是为 ChatGPT 插件商店添加搜索功能。使用该脚本后，用户可以直接在插件商店中搜索需要的插件，而不必一一浏览所有插件。不过该脚本的具体地址尚不确定。

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。

这个开源项目是一个名为LeetChatGPT的浏览器插件，它利用人工智能增强了用户在Leetcode和HackerRank上的体验。该项目使用机器学习技术。

AgentLabs是一个开源的通用AI智能体前端，允许用户通过实时双向流SDK来控制他们的AI智能体，提供友好的用户界面和多种后端集成选项。