一个简单易用、可扩展且高性能的强化学习人类反馈（RLHF）框架。它能解决大语言模型对齐和优化的问题，让模型更好地理解和生成人类期望的内容。
Fluxr AI是一个允许用户无缝集成AI模型到项目中的平台，支持使用顶级模型如ChatGPT、ElevenLabs和Replicate，提供基于积分的系统，用户每天可获得免费的积分。
Dazero 是一款AI应用构建工具，用户可快速轻松地根据自身数据创建定制的AI代理，无需编程技能。用户可以自定义界面以适应品牌，并通过链接分享应用。
康奈尔大学的Applied Machine Learning课程的执行课程笔记和幻灯片（2024年秋季版），讲授机器学习、数据挖掘和信号处理中的关键概念。
Upsy是一个开源的Slack机器人，旨在记住用户的对话，以便在用户有问题时提供快速、准确的答案。它通过统一的内存管理和隐私保护来提升用户体验，同时集成了OpenAI API，以便利用先进的人工智能技术进行支持。Upsy使用Node.js作为后端，结合Upstash Vector和Upstash Redis进行数据存储，并利用Langchain进行大语言模型的编排，确保部署简单且具有高度的定制性。
SpreadSimple是一个无需编码的网站建设工具，利用AI和Google Sheets让用户快速创建功能丰富的网站。
EasyRL4Rec是一个全面且易于使用的库，专门为基于强化学习的推荐系统设计，旨在帮助开发者构建高效的个性化推荐模型。
ToolJet是一个自动化开发平台，用户只需描述所需的应用，ToolJet便能自动构建UI、数据库和查询等组件，无需手动设置。用户可以通过拖放方式调整界面或与AI进行对话，适合企业使用，具有开源特性和可扩展性，是构建内部工具的最快方式。
Apple Silicon开发环境配置指南，为开发者提供在Apple Silicon芯片上安装和配置PyTorch、TensorFlow和JAX的指导，助力在M1/M2芯片上高效运行机器学习框架
WebSparks是一个为开发者、设计师和非编码者设计的AI平台，旨在快速轻松地创建生产级网站和应用。用户可以通过自然语言将创意转化为全栈应用，利用AI自动化编码和设计过程。
Prototype是一个快速启动的Docker化模板，用于在几秒钟内设置带有OpenAI集成的Django项目。它允许用户通过一个命令创建复杂的项目，且是免费且开源的，用户可以轻松克隆和使用。
一个 Flutter 库，用于运行 ONNX 模型，可以将 Pytorch、Tensorflow 等主流机器学习框架训练的模型轻松转换为 ONNX 格式，并可在 iOS、Android、Web、Linux、Windows 和 macOS 等平台上原生运行，无需进行任何修改。
一个比较Apple Silicon GPU上PyTorch和MLX性能的基准测试项目，通过5个不同场景的测试(包括Transformer语言模型训练、BERT微调、Whisper推理等)，全面对比两个框架在M1/M3系列芯片上的性能表现，为苹果设备上的AI项目选型提供参考
Fine-tune AIs是一个无代码的AI模型微调平台，用户可以通过上传Excel、CSV或JSONL格式的数据创建自定义AI模型。该平台简化了微调过程，适合初学者和专家，使用户能够构建专门的AI助手和GPT模型，而无需任何编码技能。
supertree是一个强大的Python决策树可视化工具，专为在Jupyter Notebooks等环境中提供交互式决策树展示而设计。它支持缩放、展开和折叠节点、全屏显示等功能，并且兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等主流机器学习库的决策树模型。通过supertree，用户可以直观地探索和分析决策树的结构，适用于教学、演示和数据分析报告等多种场景。
LangChain Swift是一个专为Swift语言优化的库，旨在支持iOS、macOS、部分watchOS和beta版本的visionOS，帮助开发者构建和优化AI应用，提供强大的工具和灵活性。
NVIDIA开发的高性能神经网络库，帮助构建尊重对称性的神经网络模型，提升模型的数据效率。该库通过优化的CUDA内核和全面的API，支持构建高效的等变神经网络，确保与主流深度学习框架的兼容性。
psychoroid.com是一个开源的生成式AI 3D引擎，能够从文本和图像中创建高质量的3D模型，支持游戏、3D打印和电商等多种应用。
DigiQ 是一个利用人工智能技术，帮助用户通过少量数据训练高效的设备控制智能体的项目。它创新性地结合了视觉语言模型（VLM），显著提升了学习效果，并提供了完整的代码和预训练模型，方便用户复现和使用。
为LangChain和LangGraph提供全面、易懂的开源教程，面向全球用户，支持多语言学习，深入讲解最新功能，涵盖前沿特性，提供丰富的实战案例，助力新手快速上手。
本项目展示了如何使用 LangChain.js、TypeScript 和 Azure 创建一个无服务器的 ChatGPT 应用，旨在实现信息检索与生成的结合，提供灵活且可扩展的对话系统解决方案。
Attention Gym是一个基于PyTorch的灵活注意力机制工具集，为研究人员和开发者提供实验不同注意力机制的实验场，包含多种注意力变体的实现、性能比较和辅助功能。
Neweb.ai是一个基于WordPress的AI网站构建器，只需输入您的业务信息，即可在几分钟内自动生成一个功能齐全、定制化的网站。
用 Rust 语言实现的 LangChain，提供了 LLM、Embeddings、VectorStores、Chain、Agents、Tools 等功能，并支持多种 LLM 和 VectorStores
CMU的“生产中的机器学习”课程资源库，帮助学习者掌握从模型到生产的全流程，提供丰富的实战案例和开源教材，旨在降低学习成本，实现机器学习的实际应用。
一个自定进度的生成式AI训练营，帮助你快速掌握机器学习和AI的核心技能。
由 Hugging Face 分享的一份终极调参指南，旨在系统地讲解大语言模型训练的扩展、分布式训练技术的理解与实践，并弥补当前开源领域知识的零散问题。该指南详细介绍了在大规模GPU集群上训练大语言模型的各种技术和方法，包括显存使用、并行技术、性能评测等，并提供简化实现便于学习。
Backx.ai是一个旨在帮助开发者简化后端开发的AI平台，通过自动化和大型语言模型辅助工具，简化各种技术栈的生产就绪后端的创建、部署和维护。
用Langchain, ColBERT, Ragatouille 和 ChromaDB构建高级 RAG 系统，有效地提取 Mixtral 8x7B 生成高质量答案所需的所有相关上下文。该系统整合了多种先进技术，能够高效处理信息并生成准确的答案，适合多种应用场景。
Rerun 是一个基于 Rust 编写的开源计算机视觉可视化框架，旨在轻松记录和可视化图像、点云等数据。它提供直观的用户界面，支持多种数据类型的实时可视化，易于集成到现有的计算机视觉和机器学习项目中。Rerun 还支持跨平台运行，具备高性能渲染和历史回放功能，适用于调试、分析和验证计算机视觉任务。
