onnx-modifier开源项目 – ONNX模型实时可视化编辑工具

Scenario是一个基于Web的AI工具，使游戏专业人士能够以无与伦比的简便性和控制力生成高质量、风格一致的游戏资产。用户只需收集角色、道具、背景和概念艺术等训练数据并安全上传，即可轻松训练独特的AI生成器。

MegaPortal是一个为macOS设计的应用程序，旨在让用户将训练好的模型导入到苹果设备上，并根据个人需求自定义工作流程。用户只需下载应用并安装，然后导入模型并进行个性化设置。

一个强大的桌面应用程序，用于从音频文件中分离人声和伴奏，支持多种音频格式，使用本地模型，提供高效的音频处理速度和用户友好的图形界面。

为ChatGLM/LLaMA等多种LLM提供了一个好用的基于PDF问答的图形界面，用户可以通过上传PDF文件与模型进行交互，获取所需的信息，界面友好，操作简单，适合各类用户使用。

H2O LLM Studio是一个用户友好的图形界面工具，允许用户轻松微调大型语言模型（LLM），无需编程技能。

SQL-GPT是一个利用ChatGPT生成、执行、优化和纠正SQL语句的工具，支持多种数据库系统，具备错误修正和多轮对话功能，使用户能够高效地处理数据库查询。

一个用于强化学习与人工反馈（RLHF）的框架，旨在简化不同 RLHF 技术的集成，提供模块化和组合式的实验能力，适用于研究人员和实践者。该框架通过模块化设计，支持多种实验能力，灵活配置选项，方便用户根据不同需求进行调整和优化。

LLM Debugger 是一个 VSCode 扩展项目，旨在利用大型语言模型（LLM）提升代码调试的效率和准确性。该扩展通过整合运行时变量值、函数行为、分支决策等动态信息到 LLM 的上下文中，提供了一种比传统基于静态源代码分析的调试方法更快、更准确的调试方式。LLM Debugger 支持自动设置断点、监控运行时事件以及执行 LLM 指导的调试操作，简化了调试流程，帮助开发者更高效地管理复杂的调试任务。尽管目前主要是试验性扩展，但它已经展示了在调试 AI 生成代码方面的潜力。

Go-with-the-Flow是一个专注于视频生成的项目，利用先进的AI技术对运动进行精确控制，旨在解决AI视频生成中的主要痛点，并提供高质量的演示效果。该项目还可应用于视频观看推荐算法，提升用户体验。

LLM4IR-Survey是一个专注于大型语言模型在信息检索领域应用的文献列表，涵盖了最新的研究成果和发展动态，支持对比不同模型在信息检索任务中的表现，并提供丰富的参考文献和链接，旨在为研究人员提供全面的参考和启发。

一款功能强大的文件上传/下载管理器，支持几乎所有常见的协议，如 HTTPS、BT/磁力链接、FTP、WebDAV、m3u8 等，并内置实用的辅助功能。

这是一个使用 Rust 从头开始开发的 Web 浏览器，旨在通过构建浏览器深入了解其工作原理，尽可能避免使用外部库。

SPAR3D是由Stability AI和伊利诺伊大学香槟分校推出的先进单图生成3D模型方法。它通过两阶段设计，首先使用点扩散模型生成稀疏的3D点云，然后结合采样点云和输入图像生成高度详细的网格。SPAR3D结合了回归模型和生成模型的优势，能够准确重建图像中的可见表面，并合理生成被遮挡部分的几何和纹理细节。该模型在多个数据集上表现出色，推理速度快，支持用户对生成网格的交互式编辑，为单视图3D重建任务提供了一种实用且高效的解决方案。

一个基于HuggingFace开发的大语言模型训练、测试工具。支持各模型的webui、终端预测，低参数量及全参数模型训练和融合、量化。

mcp-llm-bridge是一个连接Model Context Protocol(MCP)服务器和OpenAI兼容LLM的桥接工具。它实现了MCP和OpenAI函数调用接口之间的双向协议转换，能够将MCP工具规范转换为OpenAI函数模式，支持云端模型和本地部署如Ollama等OpenAI API兼容端点。