LLM4TS开源项目 – 时间序列领域的语言模型工具

AI Models是一个旨在提升小型到中型免费及开源AI项目的合作平台。通过提供一个精心策划的AI模型汇编，简化探索和比较不同模型的结果，同时强调用户友好的内容，展示演示和插图，而非复杂的技术术语。

Translatez 是一个方便的工具，允许用户通过拖拽文件或与 GitHub 同步，轻松提取代码中的字符串，并利用大型语言模型（LLM）进行翻译。Translatez 还可以将翻译结果通过 react-i18next 注入到代码中，并输出注入后的文件，甚至可以将更改推送到你的代码仓库。

一个闭环框架，让LLM可以通过程序的形式，制作并使用全新的工具（能重复使用的那种）。

tsfm是一个开放笔记本和实用工具，专注于时间序列基础模型的研究与应用，帮助用户进行时间序列数据分析和建模。

Imandra是一个推理即服务的平台，赋予AI逻辑推理能力，适用于构建大型语言模型的思维模型、正式验证论证和结果，以及可审计的逻辑推理。

该项目汇集了最新的大型语言模型与自然语言处理(NLP)的研究论文和相关资源，旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，帮助他们了解和应用各种大型语言模型。

这是加州大学圣巴巴拉分校、AI2、华盛顿大学、斯坦福大学、麻省理工学院、多伦多大学等单位联合发布的一项调研，旨在缩小知识差距，倡导开放、负责任、协作的进步，关注大型语言模型在数据选择方面的最佳实践和影响。

FLEXTAF是一个针对表格推理的AI项目，旨在通过使用不同表格格式来优化大型语言模型（LLM）在表格问答任务中的性能。项目包含两个主要模块：FLEXTAF-Single和FLEXTAF-Vote。FLEXTAF-Single通过训练分类器来预测最合适的表格格式，并在推理时使用该格式来解决问题。FLEXTAF-Vote则通过整合不同格式的结果，并通过投票确定最终答案。研究显示，不同的表格格式在处理不同类型的问题时表现出不同的性能优势。

通義千問（Tongyi Qianwen），也稱為Qwen，是一系列由阿里巴巴雲開發的大型語言模型。該項目旨在提供智能且自然的語言互動，支援中文和英文，類似於ChatGPT。它集成於阿里巴巴的各種業務功能，並為客戶和開發者提供定制和部署的機會，促進AI應用的開發。通義千問系列包括多個專門模型，如Qwen 2.5、Qwen2.5-Max、Qwen2.5-Coder、Qwen2.5-Math、Qwen-VL、Qwen-Audio等，涵蓋自然語言處理、編碼輔助、數學問題解決、視覺和音頻分析等多個領域。

Harmonic Loss 是一种新型的损失函数，旨在替代传统交叉熵损失函数，用于训练神经网络和大型语言模型。它通过引入尺度不变性和有限收敛点等特性，提升模型的可解释性并加速收敛。研究表明，Harmonic Loss 在减少模型泛化延迟（'grokking'现象）和数据效率方面表现优异，并在算法、视觉和语言数据集上验证了其有效性。

8个关于在多GPU上训练大型语言模型(或任意神经网络)的挑战性难题，旨在让读者亲身体验关键基本原理，并理解内存效率和计算流水线的目标。

imodelsX是一个专注于自然语言处理的可解释性模型，利用大型语言模型为数据集提供自然语言解释，增强NLP任务的透明度，并支持多种提示和模型选择。

ChatGPTFirewall是一个基于网页的应用程序，允许用户上传文件，使用自然语言提问，并根据向量数据库和大型语言模型接收上下文相关的回答。

本项目对大型语言模型在不同自然语言处理任务中的提示工程方法进行了调查，展示了如何在不需要大量参数重训练或微调的情况下，增强模型能力，并使非深度学习背景的用户能够与大型语言模型进行交互。同时总结了基于NLP任务的各种提示技术，并分析了在不同数据集上的性能表现。

Stellaris AI是一款前沿工具，旨在增强大型语言模型的能力，特别关注安全和高效的AI解决方案，满足负责任的AI开发需求，确保生成内容符合社会安全标准。它适用于多个行业，帮助用户进行更好的决策、节省时间和降低成本。

这是一个精心整理的LLM水印论文列表，提供关于大型语言模型水印技术的最新研究和资源。

OS Agents: A Survey on MLLM-based Agents for General Computing Devices Control，提供有关操作系统代理的研究进展、相关论文、框架、评估基准及安全隐私资源。