爱可可微博热门分享(5.24)

[fly51fly]

No 1. Chat2API：一个将网页版ChatGPT转换为OpenAI API格式的服务，支持多账号轮询和多种GPT模型对话，无需账号即可使用免费、无限的GPT-3.5 No 2. RAG-Survey：AI生成内容的检索增强生成技术综述，系统收集和分类RAG相关论文，涵盖基础理论、方法分类、应用领域，为AI内容生成领域提供全面的研究视角 No 3. LearnLM教育辅助AI：提升学习体验的生成式AI模型，基于教育研究，使教学和学习过程更主动、个性化和吸引人 No 4. DIY-Astra：基于Flask的交互式AI助手应用，利用计算机视觉和自然语言处理技术，通过摄像头实时捕捉视频流，分析图像并生成文本响应，再将文本转换为语音并实时播放给用户 No 5. #免费##抽奖# 携手@博文视点Broadview 送出3本《解构大语言模型：从线性回归到通用人工智能（全彩）》 No 6. Alpaca中文指令微调数据集：持续更新的中文指令微调数据集，支持双语微调和数据修正 No 7. 聚焦“金门大桥”的Claude大模型实例 No 8. Semantic Research Engine: 基于语义的学术论文搜索引擎，集成了Chainlit Copilot和Literal AI，通过arXiv API获取相关论文，并通过Chroma数据库实现检索增强生成（RAG）技术，提供用户交互式体验和应用性能观察 No 9. [CV]《OmniGlue: Generalizable Feature Matching with Foundation Model Guidance》 No 10. minbpe：用于大型语言模型（LLM）分词的简洁干净的字节对编码（BPE）算法实现，支持自定义训练和与GPT-4分词器的比较验证 No 11. 什么时候选择微调大模型 No 12. Vach: 实时流式数字头像，实现音视频同步对话，基本达到商用效果，支持文本和语音交互，适用于直播间业务和展厅显示屏互动 No 13. 电子健康记录分析工具：Python语言编写的电子健康记录（EHR）分析库，提供探索性和针对性分析、质量控制与预处理、可视化与探索、聚类与轨迹推断等功能，支持快速安装和使用，适用于医学研究和临床数据分析 No 14. 大型语言模型资源集合：为Dan Becker和Hamel Husain举办的“精通大型语言模型：端到端微调和部署”研讨会聚合的资源，包含算法、微调、模型、多模态、部署等方面的内容 No 15. Tap4 AI Web UI：一键部署开源AI工具目录的Web界面，旨在帮助用户轻松构建自己的AI工具目录，支持国际化、SEO友好、动态网站地图，并采用NEXT 14与Supabase无服务器数据库技术 No 16. TiledCUDA：高效的CUDA核模板库，提供cutlass CuTe的封装，实现更高效的融合操作 No 17. LeetCode编程题解：提供多种编程语言的LeetCode题目解决方案，注重代码的可读性和一致性风格，覆盖不同主题 No 18. Fasttext语言识别库：基于Facebook的fasttext训练模型，提供80倍速度提升和95%准确率的语言识别工具，支持多种语言识别 No 19. 几篇论文实现代码 No 20. tre：树状目录结构命令行工具，提供现代化的文件目录展示，支持git忽略规则、自定义别名、彩色输出，增强了经典的tree命令 No 21. [CV]《BiomedParse: a biomedical foundation model for image parsing of everything everywhere all at once》 No 22. LLM评估详解 No 23. FastCode：代码生成模型的高效微调、推理和评估工具，专为处理代码生成任务的挑战而设计，提供显著的性能提升，包括高效的注意力实现、极速推理和简化的评估流程 No 24. 晚安～ [月亮] No 25. DroneXtract：DJI无人机的数字取证套件，用于分析传感器数据、可视化飞行地图，并审计犯罪活动 No 26. 最新的大模型定价表 [笑而不语] No 27. CyberEther：跨平台GPU加速的计算密集型管线接口 No 28. Awesome-VLM-AD-ITS：自动驾驶与智能交通系统中的视觉语言模型研究，包含最新研究进展和论文，涵盖感知理解、导航规划、决策控制等多个领域 No 29. TalkWithGemini：一键部署的私人Gemini应用，支持多种Gemini模型，具备图片识别、语音对话等功能，提供助理市场和Markdown支持，注重隐私和性能 No 30. Awesome-LLM-for-NLP：自然语言处理领域大型语言模型（LLM）的精选资源列表，提供综述、论文和未来研究方向，促进NLP领域内LLM的应用和研究 No 31. [IR]《Increasing the LLM Accuracy for Question Answering: Ontologies to the Rescue!》 No 32. KVCachePapers：深度学习领域中键值缓存技术的研究论文集合，专注于Transformer模型解码效率和内存优化，促进模型性能提升和资源优化 No 33. PyTorch实用教程（第二版）：面向深度学习工程师的全面指南，覆盖从零基础到项目应用和工程化部署的各个阶段，旨在帮助读者轻松掌握PyTorch的使用 No 34. Morphic：AI驱动的搜索引擎，具有生成式用户界面，简化在线服务的构建和部署过程 No 35. Box64Droid：在Android上运行x86_64应用程序，支持Box64、Box86、Wine Stable 8.0、DXVK、D8VK，原为Box4Droid的Box64分支 No 36. 'AIGC 求职面试指南 - AIGC 求职面经、包括必备基础知识、提示词工程、ChatGPT、Stable Diffusion、Prompt、Embedding、Fintune ...... No 37. 新书：基于Transformer和扩散模型的生成式AI实战，深入浅出地介绍如何使用Transformer和扩散模型进行生成式AI的实践指南，适合数据科学家和软件工程师阅读，提供丰富的代码示例和项目指导，帮助读者掌握创建文本、图像和声音生成模型的技术 No 38. biobear：生物信息文件处理的高效Python库，使用Rust作为后端，支持Arrow、Polars和DuckDB，简化生物信息文件的读取和搜索 No 39. 海洋污染监测与海面特征检测系统：基于Sentinel-2遥感数据的深度学习模型，专注于海洋垃圾和油污识别。同时考虑与这些特征光谱相似的其他海面特征。MADOS提出了一个具有挑战性的语义分割任务，使用稀疏标注 No 40. [CL] Large Language Models Meet NLP: A Survey 提出参数固定应用和参数调优应用两个视角，以此对LLM在NLP任务上的应用进行了系统的总结和展望，旨在提供统一的视角以理解LLM在NLP领域的进展和局限，并讨论了未来的研究方向和挑战。 ...... No 41. [LG]《Energy Rank Alignment: Using Preference Optimization to Search Chemical Space at Scale》 No 42. 通过基础模型DINOv2的广域知识指导和位置解耦注意力机制，提出了OmniGlue可学习特征匹配器，实现了在多种新域的显著泛化提升，平均相对SuperGlue提高20.9%。//[CV]《OmniGlue: Generalizable Feature Matching with Foundation Model Guidance》 No 43. 提出能量级对齐算法，利用显式奖励函数有效地搜索化学空间并调整语言模型。//[LG]《Energy Rank Alignment: Using Preference Optimization to Search Chemical Space at Scale》 No 44. Firebase Genkit：AI驱动应用开发框架，支持构建、测试、部署和监控AI功能，优化云环境和代码中心设计，免费开源，集成Firebase或Google Cloud服务，支持TypeScript和Go语言 No 45. Microsoft Phi-3 Cookbook：微软开发的Phi-3系列AI模型使用手册，提供如何在不同硬件设备上构建端到端解决方案的指南，包括在Azure AI Studio和Hugging Face上使用Phi-3模型的方法 No 46. Cortile：Linux自动窗口平铺管理器，支持热角功能，适用于Openbox、Fluxbox、IceWM、Xfwm、KWin、Marco、Muffin、Mutter等EWMH兼容的窗口管理器，使用X11窗口系统。该项目为XFCE、LXDE、LXQt、KDE和GNOME（Mate、Deepin、Cinnamon、Budgie）基础的桌面环境提供动态平铺功能 No 47. Magic UI：面向设计工程师的UI库，提供可复制粘贴的动画组件和效果，适用于你的应用，免费且开源 No 48. 'PAI-RAG: 基于大语言模型和多向量数据库的知识库问答系统白盒化解决方案' GitHub: github.com/aigc-apps/PAI-RAG ...... No 49. py2mojo：自动化Python到Mojo代码转换工具，可将Python代码自动转换为Mojo编程语言，支持基础数据类型转换及函数和类结构转换，适用于需要将Python代码迁移到Mojo语言的开发者 No 50. InterProcessPyObjects：高性能的跨进程通信工具，通过共享内存实现Python对象在不同进程间的高效共享，支持多种数据类型和异步操作，适用于需要快速响应和处理能力的应用程序