一个Demo项目，基于它可以构建自己的React项目，实现与ChatGPT大模型的实时语音交流。

ReflectionAnyLLM是一个与任何大型语言模型进行基础思维链互动的项目，支持OpenAI兼容API，用户可以轻松切换不同的LLM服务提供商。该项目实现了链式思维推理，具有良好的API灵活性，适合多种应用场景。

ChatGPT会瞎编（hallucination），如何尽可能减少瞎编是现在大家都在研究的问题。研究发现，如果在prompt里加上引用源，即通过'according to...'，就可以极大减少瞎编。

CoVoMix项目旨在推进人类般的多说话者对话的零样本语音生成技术，能够创建流畅的对话体验，支持多位说话者之间的自然交流。

AI Tamago是一个基于大型语言模型生成和驱动的虚拟宠物，能够在本地运行，无需网络连接。它不仅具备思维和情感，还允许用户自定义宠物的外观和行为，提供交互式对话功能，并支持多种情感反应。

Stanford Alpaca是一个基于大规模数据训练的自然语言处理模型，支持多种任务，如文本生成、理解、推理及对话系统等。

DHAP项目旨在为每个人创建个性化的聊天机器人，基于用户的隐式档案信息，以提供更加贴合用户需求的聊天体验。通过分析用户的行为和偏好，DHAP能够自动生成适应性的对话内容，从而实现更为人性化的交流方式。

ArCHer项目通过层次多轮强化学习的方法，旨在训练语言模型代理，以提高对话系统的交互质量。这一方法允许模型在多个回合的对话中进行更有效的学习，确保其在对话中的表现更加自然和人性化。

一种自我对齐方法，通过角色知识的增强和对话模拟，赋予大型语言模型(LLM)强大的角色扮演能力。

Llama 2是Meta推出的最新一代大型语言模型，旨在提供更强的自然语言处理能力。

一个帮助AI应用从用户互动中学习的长期记忆服务模板，能够根据用户偏好和历史对话个性化响应，提升用户体验。该服务支持在多次交互中记录和利用用户信息，以提供更加智能和贴心的服务。

一个用于对话系统高效调优的框架，支持多轮对话，旨在提升对话系统的表现。

由微软开发的工具，旨在简化创建、管理、调试和评估大型语言模型（LLM）提示（prompts）的过程，提高开发者的工作效率和生产力。

PeterCat是一个GitHub项目库的智能问答机器人，旨在提升代码维护者与社区用户之间的问答效率。它能够自动抓取GitHub上的文档和issue，作为知识库，支持多种集成方式，并提供丰富的功能，如项目信息查询、Discussion回复、PR总结、代码审查和issue管理。基于AWS与Supabase架构，支持私有化部署，采用TypeScript和Python双语言开发，确保代码质量和文档完备性。

ChatTTS资源大全专注于提供多样化的聊天和文本转语音资源，支持多种语言和灵活的API接口，适合开发各种语音相关应用。

RTranslator是一款可离线使用的实时翻译AI工具，支持将对方说的话实时翻译成你听懂的语言，实现同声传译效果。它特别适用于国际会议、出国旅行或日常交流，帮助用户克服语言障碍。当前版本仅支持Android系统，用户可以通过本地存储的模型进行翻译，确保在没有网络的情况下也能顺畅使用。

基于Zephyr 7B模型使用自定义语音进行本地AI对话，使用RealtimeSTT和faster_whisper进行转录，使用RealtimeTTS和Coqui XTTS进行语音合成，提供了一个实时的聊天机器人，可以进行语音交互。

小型(7B 及以下)、面向产品化的微调LLM，适用于多种使用任务，包括释义、改变段落语气、从对话中生成摘要和主题、检索增强 QA等。

talktopapers 是一个基于 OpenAI 文本嵌入技术的论文问答应用，允许用户上传论文并与之进行智能对话。该应用支持在 Google Drive 上操作，用户可以提问并获得与论文内容相关的答案，提升阅读和理解效率。

LongRoPE项目旨在将大型语言模型的上下文窗口扩展至超过200万Tokens，显著提升长文本处理能力，同时保持原始短上下文窗口的性能。它通过引入有效的搜索识别和位置插值，以及采用渐进扩展策略，在256k训练长度内仅需1k微调步骤，从而实现高效的模型训练与优化。

ChatLLaMA 是一个实验性的聊天机器人界面，用于与 Facebook 的 LLaMA 变体进行交互，使用在Alpaca数据集上微调的 70 亿参数变体。

基于知识图谱的AI智能体，推动李白文化的数字化普及与推广，提供古诗词问答与鉴赏体验。该项目旨在通过构建李白知识图谱，结合大模型训练出专业的AI智能体，以生成式对话应用的形式，促进李白古诗词的传播。

基于 baichuan-7B 进行多任务有监督微调的开源多模态大语言模型，建立在 Pleisto 的以数据为中心(Data-centric AI)的工作上。羽人在多轮对话、开放域问答、角色扮演、文本生成、文本理解、图片理解等多个任务上均拥有优异的表现。

一个用于与Model Context Provider服务器交互的命令行工具，支持OpenAI和Ollama等多个提供商和模型。

基于ChatGPT-Next-Web的二次开发，提供带有用户管理和后台面板的ChatGPT网页应用。目前用户层的逻辑已经实现完毕，管理页面（后台）仍在开发中。

融合图像聊天、分割和生成/编辑的AI应用概念验证项目，基于LLaVA、SEEM和GLIGEN三个相关开源项目实现。

AndesGPT-7B是OPPO研究院基于Baichuan2项目继续训练得到的70亿参数规模中文语言模型，采用800B中文语料进行微调，能够有效处理多种中文自然语言处理任务。

Qwen2.5是由阿里云Qwen团队开发的超大型语言模型系列，专注于提供智能、易用、decoder only的语言模型，支持多语言和长文本生成。

一个帮助生成幼儿图画故事的项目，用户只需与程序对话即可快速创建故事内容。该项目提供简单易用的界面，支持多种主题和风格，适合不同语言用户，且可定制故事长度和内容。

CuteGPT是复旦大学知识工场实验室推出的一个支持中英双语的开源对话语言模型，基于Llama模型结构进行改进和扩展，规模为13B（130亿）参数，可以在单张3090显卡上进行int8精度的推理。