Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes开源项目 – 大型语言模型的详细笔记

Subscribed.FYI 是一款辅助工具，旨在帮助用户保存、管理和比较自由职业者所使用的SaaS工具，提供便捷的信息整理和决策支持。

LLM Pricing是一个聚合和比较各种大型语言模型（LLMs）定价信息的网站，旨在帮助用户找到适合其项目的最佳LLM定价。用户可以访问网站并导航到定价比较页面，选择感兴趣的LLM并并排比较其定价信息。

Altern不仅是一个目录，更是一个围绕不断发展的人工智能世界的社区。无论您是资深的AI研究员、初学的程序员，还是对技术未来充满好奇的人，Altern都能为您提供丰富的资源和交流平台。

这个博客将以中文内容，向全球的中文开发者们提供来自英文博客的翻译文章，涵盖丰富的AI和机器学习内容，并定期更新。

DeltaPapers集中于预训练模型参数高效方法（Delta Tuning）的重要文献，涵盖最新研究进展，提供每篇论文的摘要和链接，便于用户查找相关领域的关键文献。

作为首个系统性梳理AI Agent项目的权威资源库，这份清单收录了200+个经过严格筛选的项目，涵盖了从开发框架到落地应用的全产业链条。

构建一个全面且方便的GUI代理相关论文列表，帮助研究人员和开发者获取相关信息。

awesome-gpt4是一个精心整理的资源列表，包含与GPT-4相关的优秀资源、使用案例和演示，旨在帮助开发者和研究人员轻松获取最新信息和应用场景。

这是一个集合了多种自然语言处理主题的调研资料平台，提供丰富的研究资料和资源链接，支持多种语言的研究，且定期更新以保持最新的研究动态。

该项目每天都会发送一封新闻简报，内容来自🤗 Daily Papers，发送时间是每天的0点20分，为用户提供最新的研究动态。

该研究挑战传统观点，发现大语言模型（LLMs）的'幻觉'在药物发现领域能显著提升模型性能。通过将分子SMILES字符串的自然语言描述纳入提示，在7个LLMs和5个分类任务（HIV、BBBP等）上验证了假设，其中Llama-3.1-8B的ROC-AUC比基线提高18.35%，GPT-4o生成的幻觉表现最稳定。研究为AI在创造性领域的应用提供了新范式。

一个简单的 Python 包，可以更轻松地在非公开或敏感数据以及没有互联网连接的计算机上运行大型语言模型 (LLM)。它支持本地环境，确保数据安全，适用于多种应用场景。

这个开源项目是一个自主代理平台，基于LLM技术，并应用了机器学习技术。

kan-gpt是一个结合Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）特性的GPT模型，使用PyTorch框架实现。该项目在Tiny Shakespeare数据集上进行了训练和测试，表现优于传统的MLP-GPT模型。作为一个开源项目，kan-gpt不仅便于社区贡献和进一步研究，还为自然语言处理任务提供了新的解决方案。

Flutter 是由 Google 开发的跨平台移动和桌面应用程序开发框架，使用 Dart 语言。它允许开发者从单一代码库构建 iOS、Android、Web 和桌面应用程序，并提供高性能和高效开发体验。Flutter 提供了丰富的 UI 组件、高性能的图形渲染、热重载功能以及与其他开发工具的无缝集成，使得开发者能够快速构建美观且功能强大的应用程序。