Unifying Molecular and Textual Representations via Multi-task Language Modelling-通过多任务语言建模统一分子与文本表示

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。

HyperLPR是一个高性能的中文车牌识别框架，旨在提供高准确率和快速处理速度的车牌识别解决方案，支持多种车牌格式，易于集成到其他系统中。

RL-VLM-F是一个结合视觉和语言的强化学习项目，通过利用基础模型的反馈进行学习，旨在优化多模态任务中的决策过程。

ChatGLM-6B是一个支持图像理解的多模态对话语言模型，旨在提供更好的中英文对话体验。它通过增强的英文指令微调数据，解决英文回答中夹杂中文词语的问题，提升了用户的交互体验。

bark.cpp是Suno AI的Bark项目在C/C++中的移植，旨在实现快速的语音合成推理。它支持多种声音模型，具有可扩展的架构，并经优化以适应实时应用场景。

哔哩哔哩自研大语言模型，提供多样化的对话和角色扮演功能，支持多种评测基准，具有领先的性能表现

结合小红书的业务场景和内部实践，深入讲解现代推荐系统的主要技术和算法，支持多种推荐策略，提供代码示例与实现细节，帮助用户理解和应用推荐系统的最佳实践。

Whisper是一个基于whisper.cpp的Windows应用，旨在方便普通用户进行语音转文字转换，具有高效、无依赖的特点，能够满足日常使用需求。

一个精选的通用Agent研究论文列表，涵盖虚拟和物理世界中的通用Agent，适用于研究人员和开发者，便于查阅和引用。

lite_llama是一个轻量级推理框架，旨在优化大型语言模型的性能，提供高达3.4倍的推理加速，支持最新的模型和流式输出功能，基于Triton实现，适用于各种需要高效推理的应用场景。

wscribe是一个开源的语音到文字转换工具，基于whisper的前端，提供灵活的音频处理和后处理选项，旨在提高语音转录的效率和准确性。

Agentless 是一款无需代理的自动化工具，采用两阶段和三阶段流程，能够有效定位、修复和验证代码问题，简化软件测试和维护，提高开发效率和可靠性。支持多种编程语言和框架，通过命令行和CI/CD集成实现自动化测试，生成详细报告以分析问题和修复结果。

该项目提供了在ACL 2022上展示的有限数据学习技术的资源和教程，帮助用户掌握相关方法。

Apollo是一个多语言医学模型、数据集、基准和代码的开源项目，旨在为英语、中文、法语、印地语、西班牙语和阿拉伯语提供医学领域的自然语言处理能力。

这个开源项目提供了一个常用模式的 cheatsheet，供使用 ChatGPT 的人使用，以便更有效地创建 prompt。

LoRD是一个用于高保真动态人类建模的项目，采用局部4D隐式表示，能够生成真实感极强的人体模型。

一种称为LoLCATs的新方法，用于将现有的大型语言模型（如 Llama 和 Mistral）转换为具有亚quadratic时间复杂度的线性化版本，同时保持模型性能。

这个开源项目是一个使用ChatGPT API服务器的简单而强大的工具，可以通过docker部署并运行。它有一个排队功能，可以避免由于过度访问而导致的大规模故障。