Skyvern-AI-自动化基于浏览器的工作流程

pov2mesh是一个宏集，自动化将POV-Ray对象转换为适合3D打印的三角网格的过程。它能够将POV-Ray对象创建的点云输出为文本文件，便于导入其他软件，并将点云转换为适合3D打印的STL文件，提供合理的有机形状、分形或多项式原始形状的准确表示。

Apollo是一个专为视频理解设计的一系列大型多模态模型，能处理视频语言任务，包括长视频理解、时间推理和多轮视频对话，具有高效扩展性和优异的性能表现。

这些指南的目的是帮助人们有效地使用现代C++，主要关注接口、资源管理、内存管理和并发性等高层次问题。

这个开源项目是一个用于开发查询天气信息的ChatGPT插件的模板。它基于机器学习技术，可以帮助开发人员开发功能强大的聊天机器人。

一个使用 GPT-4 分析截屏并生成 HTML 和 Tailwind CSS 的工具，同时利用 Dall-E 生成相似的图片。该工具能够自动将截屏转换为响应式前端代码，极大地提高了开发效率。通过集成的 GPT-4，用户可以获取图像的详细分析信息，并利用 Dall-E 创建与原图相似的新图像，方便设计和开发过程。

ParLlama是一款为Ollama语言模型设计的文本用户界面（TUI）应用，用户可以轻松管理和使用基于Ollama的大型语言模型（LLMs），同时支持深色和浅色模式以及自定义主题，以满足不同用户的需求。

用Rust和Ratatui库构建的神经网络学习玩贪吃蛇游戏，支持自定义训练和可视化展示。该项目利用神经网络技术，让AI通过不断训练来优化贪吃蛇的游戏策略，同时提供可视化界面以便于用户观察训练过程和游戏状态。

基于 llama.cpp 的用于运行 Alpaca 模型的聊天界面。完全自托管，不需要 API 密钥，适用于4GB内存，可运行在 CPU 上。

用 GitHub Codespaces、VS Code 和 Azure 创建 ChatGPT 插件的快速入门示例，包括部署插件的模板。该项目旨在帮助开发者快速上手插件开发，提供了易于使用的框架和工具支持。

PandaGPT整合了Meta的ImageNet和开源大语言模型Vicuna，实现了LLM的多模态输入和输出，能够处理图像与文本的联合任务，提供用户友好的界面，便于社区的贡献和扩展。

Polymarket Agents利用AI Agent在Polymarket上自动交易，集成了Polymarket API、AI预测市场工具，支持本地和远程RAG技术，以及从多个数据源获取信息，提升交易效率和准确性。

llama2.py是一个纯Python实现的Llama 2模型推理工具，具备单文件结构，便于快速部署，同时支持高效的内存管理和强大的可扩展性，适合满足定制化需求。

FLIP是一个跨域人脸防伪项目，通过语言指导的方法提升防伪效果，旨在有效识别和防止伪造的人脸图像，保障人脸识别系统的安全性。

将DuckDB的高性能分析能力嵌入Postgres，让Postgres能直接查询AWS S3等对象存储和Iceberg、Delta Lake等表格式，减少数据迁移和新基础设施需求

Podman Desktop是一个用于容器和Kubernetes开发的图形工具，提供用户友好的界面，支持容器生命周期管理和Kubernetes集群管理，适用于Windows、macOS和Linux等多个平台。

针对 ComfyUI 的 PuLID Flux 增强版本，用于图像处理和生成，支持多种图像融合方法和快速自训方法，以及灰度与 RGB 图像之间的切换。

ChatRWKV 是一个类似于 ChatGPT 的开源工具，使用了基于 100% RNN 的 RWKV 语言模型。该语言模型是作者对 RNN 进行魔改之后得到的，在性能上已经接近了 transformer，且梯度可以无限走且可以并行化，同时具有 RNN 和 transformer 的所有优点。这个开源项目可以在每个人的电脑和手机上直接运行，可以用于聊天等场景。

LLM应用实例教程，涵盖langchain、openai、llamaindex、gpt、chromadb和pinecone等多个工具和技术，提供详细的使用指南和示例，帮助开发者快速上手并实现AI应用。