cheetah开源项目

Profluent Bio是一款先进的AI工具，旨在通过优化CRISPR技术提升基因编辑的精准度和效率，特别是利用其创新的OpenCRISPR平台，简化复杂的基因修改，帮助研究人员和生物技术专家实现更高效的基因工程。

Voxel51是一款前沿的AI工具，专注于视频理解技术，通过强大的AI算法实时提取视频流中的有意义见解，适用于安全、市场营销等多种应用场景。

unstructured-inference 是一个开源的非结构化数据预处理工具，旨在提供高效、灵活的数据处理解决方案。它支持多种数据格式的解析和转换，能够处理大规模的非结构化数据，并易于集成到现有的数据处理流程中。通过丰富的API接口，用户可以方便地进行数据清洗、提取关键信息，并将非结构化数据转换为结构化数据，从而提升数据质量和机器学习模型的输入数据质量。

Holbert是一个交互式定理证明器，旨在帮助用户进行数学定理的证明和理解复杂的数学理论。它提供了一个用户友好的界面，适合学习和教学，同时可以用于研究中的数学猜想验证。

该项目汇集了关于视觉生成模型评估的相关作品，包括评估指标、模型和系统的详细信息。

Atomic 是一款自托管的 AI 规划器，旨在替代 Reclaim ai、Motion 和 Clockwise 等现有的时间管理工具。它提供灵活的任务和日程安排，帮助用户更高效地管理时间和任务。

一个包含丰富图表、指南、教程和代码的项目，旨在帮助用户在100天内掌握机器学习知识。

基于Azure AI Search和OpenAI实现的语音RAG示例应用。支持语音界面进行知识库问答，集成了Azure OpenAI的GPT-4实时语音API，可实现语音输入、知识检索、语音输出和引用来源等功能。特别适合需要语音交互的AI应用场景。

一个中文低资源的llama+lora方案，基于LLaMA与instruction数据构建的中文羊驼模型，旨在帮助用户快速引入自己的数据并训练出属于自己的小羊驼（Vicuna）。

fast-agent是一个用于定义、提示和测试MCP（多模型协作平台）驱动的Agent和工作流的工具。它采用简单的声明式语法，帮助用户快速构建高效的Agent，并支持多模型工作流，使用户能够灵活选择最优模型。此外，fast-agent提供丰富的交互方式，便于实时调试与优化Agent性能。

ngrid 是一个用于在基于文本的终端环境中交互式浏览大型表格数据集的工具。它类似于数据版的 'less' 命令，使得在命令行中直接查看和导航大型表格变得轻松。

Alfred是一个原型框架，旨在将大型预训练模型集成到程序化的弱监督管道中。它提供了一个直观且用户友好的界面，使用户能够快速创建和优化监督源，并与大型模型进行交互，从而增强弱监督学习的效果。

Reasoning Gym是一个用于训练推理模型的Python库，能够生成无限多的推理任务，旨在通过强化学习提升模型的逻辑和算法推理能力。该项目支持多种推理数据集，易于集成和扩展，以满足研究和开发的需求。

该项目主要聚焦于推理任务，提供一个大型AI模型或基础模型的资源列表，旨在为研究人员和开发者提供丰富的推理模型选择及相关信息。

DL4Proteins notebooks 是一个深度学习工具箱，专注于生物分子结构预测和设计，特别适合科研人员、教育工作者和学生使用。该项目基于Colab Notebooks，易于使用和分享，旨在推动合成生物学和治疗学的创新发展。