agent_reasoning_benchmark开源项目 – 多框架Agent模型基准测试工具

这个开源项目是一个浏览器插件，名为 Prompt Hunter，其功能为将 Midjourney 详情页中的提示词图片和其他信息保存到用户的 Notion 数据库中，以方便检索、查找和分析。该插件是使用 ChatGPT 开发出来的。

pmdarima是一个统计库，旨在填补Python在时间序列分析中的空白，提供与R的auto.arima函数等效的功能。

MPS-Net是一个用于从单目视频中捕捉人类运动的模型，专注于时间注意的3D人体姿势和形状估计。该项目通过先进的算法，能够准确地捕捉到人类在运动中的动态变化，为动作分析和交互式应用提供了强有力的支持。

Autolabel是一个开源项目，主要提供Python库，用于自动标注、清洗和丰富文本数据集。该项目的目标是为机器学习提供大规模、干净、多样化的标注数据，并且具有高精度、低成本和快速启动的特点。它利用大型语言模型（LLM）来执行标注、清洗和丰富文本数据集的任务。该项目由refuel-ai在GitHub上进行维护。

这个开源项目旨在创建一种能够激发人们快乐的人工智能界面。

SlashGPT是一个旨在帮助开发人员快速制作大语言模型(LLM)智能体或具有自然语言用户界面的应用原型的平台。它提供了丰富的功能和灵活的API，支持快速的原型开发和测试，适合教育和实验用途。

bRAG-langchain是一个现代化的、复杂的问题解答（QA）或检索增强生成（RAG）系统，涵盖从基础到高级的检索增强生成技术。项目提供详尽的指南和完整的代码示例，帮助开发者从入门到高级实现各种RAG应用，包括查询构建、查询翻译、路由、索引、检索和生成的完整流程。

garak是一个用于检测不良提示响应的模块化工具，专注于LLM漏洞扫描，支持多种生成模型，旨在提升安全性和响应质量。

learn-hack旨在提供学习技巧、资源和方法，帮助人们高效学习，涵盖多样的主题和学科，提供实用的学习策略和方法，所有内容均免费且开源，供所有人使用。

Open Interpreter Local III是一款开源的本地模型运行和训练工具，支持高速推理和个性化模型定制。

Llama2.jl是一个用Julia编写的库，旨在提供与Llama2.c相同的功能，结合高性能和易用性，方便用户进行数据处理和数学运算。

SmolLM2是HuggingFace团队推出的轻量化AI模型系列，支持在资源有限的设备上运行，提供多个参数版本（135M、360M和1.7B），能够处理多种任务，特色是体积小、速度快，开发者友好，支持多种集成和部署方式。

Evelyn是一个开源的AI导师，通过测验、思维导图和抽认卡与学生互动，旨在提升学习体验和知识掌握。

PocketFlow 是一种结合化学知识结构的自回归流模型，专门用于在蛋白质口袋内生成类似药物分子的分子生成模型。该模型具有创新的生物活性分子生成能力，能够帮助研究人员更高效地发现和开发新药物，并研究蛋白质与分子之间的相互作用。

LiteASR是一种高效的自动语音识别压缩方案，旨在通过低秩近似等技术，显著减少Whisper模型的大小，同时保持甚至提升其识别精度。该方案支持多种硬件优化，能够适配从GPU到MacBook的多种设备，使得语音模型更加轻量化和快速。