arXiv-txt.org开源项目 – 轻松阅读论文的辅助工具

arXiv-txt.org 是一款开源工具，旨在帮助用户更轻松地阅读和理解学术论文。通过将论文链接中的 ‘arxiv.org’ 替换为 ‘arxiv-txt.org’，用户可以获取论文的摘要和PDF文件内容。该工具支持快速部署到 Vercel，并提供了完整的 API 接口，方便开发者将其集成到其他应用程序或服务中。此外，它还能将 arXiv 论文转化为大语言模型（LLM）友好的格式，便于进一步处理和分析。

arXiv-txt.org的特点:

1. 支持将论文链接中的 ‘arxiv.org’ 替换为 ‘arxiv-txt.org’ 获取摘要和PDF内容
2. 提供快速部署到 Vercel 的功能
3. 提供完整的 API 接口供开发者使用
4. 将arXiv论文转化为大语言模型友好格式
5. 通过Next.js和Vercel实现高效部署

arXiv-txt.org的功能:

1. 将论文链接中的 ‘arxiv.org’ 替换为 ‘arxiv-txt.org’ 获取摘要和PDF内容
2. 快速部署到 Vercel 以便在本地或云端使用
3. 通过 API 接口集成到其他应用程序或服务中
4. 快速获取arXiv论文的LLM友好格式
5. 集成API到开发项目中
6. 高效部署和扩展应用

相关导航

HCP-Diffusion开源项目 – 基于diffusers的stable diffusion训练工具

HCP-Diffusion是一个基于diffusers的stable diffusion模型训练工具箱，旨在提供一个高效、灵活的环境来训练和微调多种stable diffusion模型，支持自定义数据集和模型参数，具有易于使用的API接口和高效的训练推理速度，适应不同用户的需求。

LLM Engine开源项目 – 开源引擎，简化LLM定制与提供

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

mini_qwen开源项目 – 1B参数中英文大语言模型

mini_qwen是一个从头开始训练的1B参数的大型语言模型(LLM)项目，包括预训练(PT)、微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)3个部分。该项目基于Qwen2.5-0.5B-Instruct模型，通过扩充模型隐藏状态层数、隐藏状态维度和注意力头数，增加参数量到1B，并进行参数随机初始化。支持中英文，预训练和微调仅需要12G显存，直接偏好优化仅需要14G显存。使用flash_attention_2进行加速，使用deepspeed在6张H800上进行训练，探究了尺度定律(scaling law)、复读机现象与微调阶段的知识注入。

Together AI官网 – 高效灵活的生成式AI平台

Together AI是一个领先的云平台，专为生成式AI设计，提供超快、可扩展和高效的AI模型构建、部署和优化解决方案。它包含多个产品，如Together Inference、Together Fine-tuning、Together Custom Models和Together GPU Clusters，适用于个人开发者和大型企业。

ReliableGPT开源项目 – 确保OpenAI应用的可靠性和正常运行

ReliableGPT 是一款创新工具，旨在增强与 OpenAI 强大 GPT 模型集成的应用程序的可靠性和正常运行时间。它解决了速率限制、超时、API 和密钥错误等常见挑战，确保企业和开发者能够保持无缝操作。该工具特别适合那些严重依赖 OpenAI 服务进行自然语言处理、内容生成等任务的用户，提供了一个强大的解决方案，以确保服务平稳运行，避免中断。

Nollama-for-amd开源项目 – 支持AMD显卡的大模型运行工具

ollama-for-amd 是一个开源的魔改版 Ollama，基于官方 Ollama 进行修改，特别增加了对多种 AMD 显卡的支持。它能够快速启动并运行 DeepSeek、Llama 3、Gemma 等大模型，为用户提供高效的模型推理和交互体验。

RunCVM开源项目 – 简化VM中容器和系统工作负载的启动

Run Container VM (RunCVM) 是一个实验性的开源项目，旨在使启动标准容器化工作负载和系统工作负载在VM中变得像启动容器一样简单。

NQuestionGeneration开源项目 – 问题生成研究论文集合

QuestionGeneration是由bisheng整理的问题生成研究论文集合，涵盖了问题生成领域的最新进展和多种方法技术。该项目旨在为研究人员提供便捷的资源获取途径，帮助他们快速了解和应用问题生成技术。

RWKV_Pytorch开源项目 – RWKV大语言模型的推理框架

用纯Pytorch原生实现的RWKV大语言模型的推理框架，提供高效的文本生成和推理功能，适合与PyTorch生态系统的其他工具集成，支持开源社区的贡献和协作。

InternLM开源项目 – 高效开源大语言模型平台

InternLM 是一个高效的语言模型开源平台，旨在为开发者提供构建高性能模型的便捷工具，支持从研究到应用的完整生命周期。最新版本书生·浦语2.0（InternLM2）经过2.6万亿token高质量语料训练，包含7B及20B两种参数规格，支持超长上下文和优秀的数学推理能力。

Comic Translate开源项目 – 漫画自动翻译神器

一个开源的漫画自动翻译神器，利用 GPT-4 Vison 实现一键自动识别并翻译，支持多种格式和语言之间的互译。

Awesome Graph Universe开源项目 – 一站式图技术资源库

Awesome Graph Universe 是一个全面的图技术资源库，专注于图数据库、知识图谱和图分析领域。它为用户提供了丰富的工具和库，涵盖了60多种图数据库和工具，以及图分析和可视化的资源。该项目是开源的，持续更新，旨在帮助开发者、研究人员和技术爱好者更高效地探索和应用图技术。

AIlice开源项目 – 轻量级AI代理，快速构建智能体

AIlice是一个轻量级的AI代理，旨在为开发者提供一个简单的开发框架，快速构建和测试各种AI智能体的想法，同时支持多模态交互和语音交互，为用户提供灵活的参与方式。

DeepChat开源项目 – 开源AI客户端，连接强大AI与个人世界

DeepChat是基于Apache 2.0协议的开源AI客户端，旨在连接强大AI与个人世界，提供智能助手功能。它支持多模型服务商深度整合，包括DeepSeek、硅基流动、Ollama等，并实现了智能联网搜索功能。项目采用模块化架构设计，支持快速迭代，构建了MCP多模态处理中枢，开发了企业级知识库系统，并打造了插件生态，支持功能扩展。

ThinkDiff开源项目 – 多模态上下文推理的扩散模型

ThinkDiff是一个创新的扩散模型，通过将视觉语言模型与大型语言模型解码器对齐，简化了训练过程，并显著提升了生成图像的质量和多模态上下文推理能力。该项目在CoBSAT基准测试中取得了显著的准确率提升，仅需5小时训练，且仅使用普通图像-文本对进行训练，无需复杂的多模态数据集。

暂无评论

暂无评论...