XVERSE-65B开源项目 – 支持多语言的650亿参数大模型

Aquila语言大模型在技术上继承了GPT-3、LLaMA等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的tokenizer，升级了BMTrain并行训练方法，在Aquila的训练过程中实现了比Magtron+DeepSpeed ZeRO-2将近８倍的训练效率。

Disperto是一个基于AI的平台，提供各种工具和服务，包括内容创作、虚拟助手和多样化主题，如教练、自然疗法、个人培训、购物助手、烹饪专业、旅行代理等，全面协助用户满足不同兴趣领域的信息需求。

KreadoAI视频创作平台是一款能够生成短视频、创意视频和多语言视频的工具，支持虚拟角色视频和口语视频的制作。用户只需输入所需文本或关键词，平台便能生成真实或虚拟角色的多语言视频，为创作者提供AI赋能的能力。

Starsky是一个利用先进算法生成高质量、定制化内容的AI技术，适用于多种需求。

YT Copycat是一个基于AI的工具，允许用户将任何YouTube视频转换为多样化的书面内容。它使用GPT-4技术，支持超过30种语言，为YouTube视频解锁书面潜力。用户可以轻松创建详细的博客文章、有见地的推文和引人入胜的新闻通讯。

Nutshell Summaries 2.0 是一款利用人工智能技术，为用户提供YouTube视频的精简摘要的工具，无需观看整个视频即可获取最重要的信息。用户只需输入YouTube链接，选择输出语言，然后点击“总结！”即可快速获得视频的简明扼要的总结。

OpenAI Go库为用Go语言编写的应用程序提供了方便地访问OpenAI REST API的途径。它提供了一组广泛的类型和方法，用于以面向对象的方式与OpenAI API交互，简化了请求的构建和响应的处理，使开发人员能够专注于应用程序逻辑。该库支持多种OpenAI模型和功能，如文本生成、图像生成、翻译和对话，并提供了功能选项模式、分页、错误处理等特性。

LaVague是一个大型动作模型框架，旨在通过将自然语言指令转化为无缝的浏览器交互，为用户节省时间并自动化个人任务。它重新定义了互联网浏览方式，通过自动化浏览器交互来提高效率。LaVague基于开源项目如transformers和llama-index构建，确保透明性并与用户利益保持一致。它支持本地模型，确保用户完全控制和隐私保护，并利用Few-shot学习和Chain of Thought等先进AI技术生成最相关的Selenium代码。

Aurora是中文版MoE模型，具有强大的自然语言处理能力，基于Mixtral-8x7B的进一步工作，激活了该模型在中文开放域的聊天能力。

HandyAI是一款开源应用，利用最新的AI工具，包括先进的语言模型和图像模型，旨在为用户提供便捷的人工智能服务。该应用通过强大的AI能力，帮助用户处理各种任务，提升工作效率和生活质量。

包含了从计算机视觉、自然语言处理到生物计算、气象预测等各个领域的模型，这些模型结合了幻方萤火超算集群的特点，使用并行训练、高效算子、高性能存储等方式，大幅提升原有模型的性能，节省训练时间。

一个展示GPT-4潜力的实验项目，通过GPT-4驱动，实现自主目标完成。

Buo 是一个 AI 聊天机器人应用，旨在快速回答用户的问题，支持无限消息发送，并拥有众多功能。它运用自然语言处理和机器学习技术，理解用户查询并提供准确、及时的回应。

Graph4NLP是一个库，旨在简化图神经网络在自然语言处理中的应用，支持多种任务和模型的灵活使用。

一种新型的文本到语音模型，通过文字描述生成高保真的语音，无需提前录制人声样本。

sqlite-vss是一个基于Faiss的SQLite扩展，专门用于高效的向量搜索。它能够无缝集成到SQLite数据库中，支持高维向量的索引和搜索，并允许在SQL查询中直接执行向量相似性搜索。

该项目使用Python和NLTK库，通过自然语言处理技术从公共Twitter流中实时检测并提取符合俳句格式的推文。它利用CMU发音词典进行音节分析，确保提取的推文符合俳句的5-7-5音节结构。项目适用于实时监控、教学示例、数据集生成和社交媒体内容分析等多种场景。

InternLM 是一个高效的语言模型开源平台，旨在为开发者提供构建高性能模型的便捷工具，支持从研究到应用的完整生命周期。最新版本书生·浦语2.0（InternLM2）经过2.6万亿token高质量语料训练，包含7B及20B两种参数规格，支持超长上下文和优秀的数学推理能力。

Spoke 是一款由 AI 驱动的工具，能够即时生成会议报告，包括录音和转录。支持 Zoom、Microsoft Teams 和 Google Meet，用户可以根据工作流程生成具体的 AI 报告并与应用同步。

收录各种各样的指令数据集，用于训练 ChatLLM 模型，支持多种自然语言处理任务。

Skywork-MoE是一个高性能的专家混合（MoE）模型，拥有1460亿参数、16个专家和220亿激活参数。该模型采用高效的专家混合架构，通过深度探讨训练技术优化模型表现，适用于多种自然语言处理任务。