3DFuse开源项目 – 将3D感知集成到2D模型中

MultiPly是一个通过野外单目视频重建多人3D图像的项目，能够处理人物之间的遮挡和相互作用，使用先进的神经表征技术进行场景建模，并结合自监督的3D分割及可提示的2D分割模块，提供高效的人体姿势和形状优化。

Transfusion是一种可以生成文本和图像的训练模型的统一方法，结合了语言建模和扩散的优势。它通过结合下一个Token预测与扩散，在混合模态序列上训练单个Transformer，提供了优于传统方法的扩展性，支持高达7B参数和2T多模态标记。

本电子书详细介绍了GPT的工作原理，教你最佳实践，并提供策略，以充分利用这一强大的语言模型。适合初学者和经验丰富的专业人士，是有效AI沟通的指南。

研究团队从学习搜索算法中得到启示，利用文本生成的关键特性，应用了强化学习和引导反馈。该算法在IMDB正面评论和文本生成任务上超越了默认的PPO基线，证实了与指导型语言大模型交互的优势。

Griffin是一种将门控线性RNN与局部注意力混合在一起的新模型架构，表现优于以往模型，能够处理长上下文并扩展到14B参数。该模型在训练数据量减少的情况下，仍能保持优异的表现，显著改善预测能力，并保留了Transformer架构在合成任务上的许多优点。

HouseCrafter是一种新颖的方法，可以将平面图提升为完整的大型3D室内场景（例如房屋），通过先进的技术实现高质量的视觉效果和准确的空间布局。

EscherNet是一种可扩展的新型视图合成生成模型，无需3D结构，支持任何参考到任何目标新视图。该模型能够在单个消费级GPU上同时生成100多个一致的目标视图，处理任意数量的参考视图和任意相机姿势，建立在现有的2D扩散模型之上，继承强大的网络规模先验，并为每个视图/图像编码相机姿势，提供灵活性和可扩展性。

TinyTroupe是一个基于大语言模型（LLM）的多智能体人物模拟库，旨在增强想象力和商业洞察力。它能够模拟具有特定性格、兴趣和目标的虚拟人物，这些人物可以在模拟的环境中进行互动和行动。TinyTroupe特别适合广告测试、软件测试和产品管理等场景，为企业提供独特的研究视角和决策支持。

一款开源免费的 PPT 制作工具，能够将 Markdown 文档一键转换为干净、专业的幻灯片，提供 web 界面可实时预览效果。

OpenDelta是一个开源框架，旨在实现高效的参数调优（Delta Tuning），支持多种机器学习模型和任务，具有易于集成和扩展的特点，能够优化计算资源的使用。

一个测试AI写作能力的基准项目，通过要求AI在短故事中融入10个强制性元素（如角色、物品、核心概念等），评估其创意写作的完整性和连贯性

Thread是一个基于React构建的AI驱动的Jupyter Notebook，它结合了OpenAI代码解释器的体验和Python笔记本熟悉的开发环境。用户可以使用自然语言生成代码单元、编辑代码、提问或修复错误，同时保留了传统Jupyter笔记本的代码编辑和运行功能。

Humanoid Control是一个双足机器人行走控制库，采用非线性模型预测控制（NMPC）和全体重力学（WBC）技术，结合MuJoCo仿真平台进行高效的仿真测试，旨在实现精确的机器人运动控制。

该项目是一个专注于大型语言模型（LLM）终身学习的资源库，收集了相关的精华综述、研究资源和论文，旨在促进LLM的持续学习能力和性能提升。

llm-mlx是一个专为LLM（大型语言模型）设计的工具，旨在支持MLX模型的无缝集成。通过提供一键下载、多种模型选项和Python接口，llm-mlx极大地简化了LLM功能的扩展和优化过程，使用户能够轻松地将MLX模型应用到现有项目中。