Recommend-System-TF2.0开源项目 – 经典推荐算法的学习与实现

No-Code AI Toolkit 是一个综合性的工具包，使得用户无需编写代码即可轻松启动和推进他们的AI项目，适合个人和团队使用。

Simon是一个基于Python的库，支持OCR、数据摄取、语义搜索、抽取式问答、文本推荐和AI聊天等功能。它是开源的（Apache 2.0），并且可以在Postgres实例上运行。

Hyper-Space是一种混合搜索数据库，结合了Elasticsearch和先进的向量数据库，旨在提高搜索查询的效率和准确性，特别适合大规模数据集的快速搜索需求。它利用云原生的管理数据库，提供无限的可扩展性，并以较低的成本维持高性能。

深度与广度学习框架（Deep and Wide Learning，简称DWL）是一种结合宽线性模型和深神经网络的框架，旨在提升深度学习模型的准确性和计算效率。该框架特别适用于处理稀疏输入数据，通过协同学习数据内部和数据间的表征，显著改善推荐系统、分类和回归任务的性能。DWL最初由Google研究团队提出，主要用于推荐系统，如YouTube视频推荐，结合了宽线性模型的记忆能力和深神经网络的泛化能力。

Recrooit是一个允许用户通过将朋友和同事推荐给工作机会来赚取佣金的平台。用户可以免费注册，连接有才华的个人与合适的工作岗位，并在成功推荐后获得现金奖励。用户在获得批准后，可以浏览仪表板上的可用职位，选择合适的职位进行推荐。通过分享提供的独特推荐链接，用户可以将潜在候选人推荐给招聘方。如果被推荐的候选人被录用，用户将获得现金奖励，这些奖励可以随时通过PayPal或直接转账提取。

NocodeBooth是一个无代码的网络应用模板，帮助用户轻松启动自己的AI图像生成应用。它提供完全响应式设计，包含用户注册、支付集成、自动化流程、管理仪表板、推荐系统和电子邮件通知等功能。

TensorFlow Similarity是一个专注于快速简化相似度学习的Python包，旨在促进相似度和度量学习的开发与应用。

SvectorDB是一个无服务器向量数据库，用户只需几行代码即可在120秒内快速创建和管理数据库。它支持按请求计费，并提供CloudFormation支持，适用于聊天机器人、文档搜索和推荐系统等多种用例。

GPTder是一个让用户发现和使用更多GPT插件的平台。用户只需创建账户，浏览可用的GPT插件，选择想要使用的插件，并轻松将其集成到现有项目中。

Qdrant是一个用Rust编写的开源向量数据库和向量搜索引擎，提供快速、可扩展的向量相似性搜索服务，并拥有便捷的API。

mlx-benchmark是一个基准测试项目，旨在评估苹果的MLX操作在不同硬件平台上的性能，包括mlx GPU、CPU、torch MPS和CUDA。它提供了详细的性能评估，并且是一个易于使用的基准测试工具，支持用户自定义测试场景，帮助开发者更好地理解和优化他们的MLX操作。

OpenCompass是一个专为AI模型评测设计的开源框架，旨在提供全面客观的性能评估工具。它支持多种语言模型的标准化测试，帮助开发者深入了解模型能力与局限。

BotLab是一个帮助用户理解和测试游戏机器人（bots）的平台，专注于评估其可靠性、性能和安全性。用户可以使用BotLab来分析和优化游戏机器人，从而提高游戏体验和效率。

AAGPT是一个实验性开源应用，展示了大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）的能力，适合研究和学习使用。它支持多种自然语言处理任务，便于社区的贡献与合作。

yesBrain是一个让用户轻松使用任何数据训练自己AI模型的平台。用户可以聊天、订阅其他人训练好的AI模型，分享自己的AI并获得奖励。

pyllms是一个用于与大型语言模型交互的Python库，提供了对多种模型的统一接口，简化了模型的调用和管理过程，同时支持模型的性能评估和比较。

HLLM（Hierarchical Large Language Models）是由字节跳动提出的分层大语言模型架构，旨在通过分层结构提升推荐系统的性能。它由Item LLM和User LLM组成，分别处理物品特征提取和用户兴趣预测。该方法结合了生成式和判别式训练方式，通过实验证明其有效性，尤其在处理大规模数据集时表现出色。线上AB测试验证了其在真实推荐场景中的实用性。

QLLM是一个通用的大语言模型量化工具箱，支持2-8位的LLM量化，用户可以轻松使用GPTQ和AWQ方法进行模型量化和压缩。该工具箱提供了易于使用的工具和接口，适用于多种大语言模型，旨在帮助用户在不同精度下评估模型性能。