Chronos开源项目 – 基于语言模型的时间序列预测

GPT Status是一个社区仪表盘，用户可以实时跟踪OpenAI API的可用性和性能，获取不同GPT模型的响应时间等信息，保持对这些模型性能的更新。

Qwen-VL是一个支持多种模态输入的高性能项目，旨在提供图像理解和生成能力，并具备灵活的API接口，适合多种应用场景。

Hugging Face是一个专注于人工智能的开放源代码平台，旨在通过开放科学推进和普及人工智能技术。该项目提供了一系列工具和库，帮助开发者和研究人员轻松构建和应用自然语言处理（NLP）模型。

Elicit利用语言模型帮助用户自动化研究工作流程，比如文献综述的部分。用户只需输入研究问题或主题，Elicit便会搜索并分析相关的论文，为研究提供支持。

基于预训练语言模型的零样本和少样本NLP的教程，提供了一系列的示例和实用工具，用于帮助研究人员和工程师理解和应用这些技术。

PrimeQA是一个先进的多语言问答研究与开发的主要资源库，支持最新的深度学习模型，易于扩展和定制，并提供多种数据集与基准测试，适用于实时问答和批量处理场景。

Timm是一个开源的计算机视觉库，专注于提供高效且易用的深度学习模型，涵盖了图像分类、目标检测、语义分割等任务，支持多种预训练的模型，广泛应用于各类视觉任务。

Bunny是一个轻量级但功能强大的多模态通用框架，兼容Llama、Qwen2、Phi3等多种大模型。它主要用于图文双模态的训练，支持多种主流视觉模型和大语言模型。Bunny的架构包括视觉编码器（Vision Encoder）、跨模态投影器（Cross Modality Projector）和大语言模型（Large Language Model）。通过特殊的token `` 来定位图像嵌入的位置，并将图像和文本模态的嵌入维度对齐，从而实现多模态融合。Bunny还提供了多种预训练模型和训练教程，支持高分辨率图像处理，并在多个基准测试中表现出色。

critic-rl是一个通过强化学习教语言模型学会批判的项目，旨在让AI模型在无人监督下自我提升。该项目显著提升了语言模型在代码生成等任务中的表现，并具有模型无关性，适用于多种模型和任务。

该项目能够自回归地完成复杂的标记序列，包括从随机过程中生成的任意序列到更丰富的空间模式。使用语言大模型驱动的策略可能会为词汇模式转化为动作提供新思路，但目前由于延迟、上下文限制和计算成本等问题，还难以在真实系统中部署。这些可以促进领域的发展，为更广泛的任务和应用提供基础和启示。

只依赖pytorch、transformers、numpy、tensorboardX，专注于文本分类、序列标注的极简自然语言处理工具包

360LayoutAnalysis是一个文档版式分析模型和数据集，专注于自动化文档处理和信息提取，提供高效的解决方案以支持多种文本、表格和图像的识别任务，具有良好的可扩展性和适应性，适用于不同类型的文档。

ChatGPT是目前使用最广泛的两个语言大模型之一，具备先进的自然语言处理能力，能够进行对话生成、文本理解等多种任务。研究人员观察到其模型性能随着时间的推移而变差，因此持续监测模型性能变化显得尤为重要。

simplicial-embeddings 是一个基于 Pytorch Lightning 的自监督学习库，专注于视觉表示学习。它提供了多种自监督学习方法，并集成了 Pytorch Lightning 的易扩展性和集成性。该库还包含预训练模型，便于快速部署和应用。

一个高效的深度学习训练框架，旨在简化模型训练和优化过程，提供了多种预训练模型和工具，适用于计算机视觉任务。

PyTorch Image Models (timm) 是一个 PyTorch 图像模型集合库，旨在为研究人员和开发者提供丰富的、预训练的图像编码器和骨干网络，方便快速构建和实验各种计算机视觉应用。timm 库不仅提供了模型架构，还包含了训练和验证的技巧，支持多种优化器，并提供了灵活的配置接口。它包含了广泛的模型，如ResNet、EfficientNet、ViT、MobileNet等，这些模型在ImageNet数据集上接受了预训练，可以针对特定的应用程序进行微调。