Awesome Foundation Model ROS开源项目 – 精选的ROS项目集合

MATLAB是工程师和科学家用于多种应用的全面编程和数值计算平台，适用于数据分析、算法开发和模型创建，特别是在人工智能领域。

保持网络提出了一种新的语言大模型架构，相对于输入序列长度具有线性复杂度，支持并行和循环计算，能够在不增加内存成本的情况下扩展上下文长度，适合进行大规模语言建模和高效推断。最大模型参数可达到67亿个。

为新员工设计的机器学习课程，专注于语言模型，旨在平衡生产部署机器学习的相关论文和技术，以及对长期可扩展性重要的技术。

Theoasis 是一款由人工智能驱动的工具，旨在通过自动化和增强写作过程来彻底改变写作任务的处理方式。它承诺实现“完美写作，无需努力”，适合专业人士、学生以及任何希望提高写作效率和质量的人士。Theoasis 利用先进的 AI 算法提供建议、修正和增强，使其成为节省时间和生成优质书面内容的不可或缺的工具。

Gemma Encoder 是一种新的编码器架构，改编自基于解码器的 Gemma 语言模型，适用于分类、回归和排序任务。通过系统研究注意力机制、池化策略、dropout 和填充策略，Gemma Encoder 在 GLUE 和 MS MARCO 基准测试中表现出色。当前代码尚未公开，但用户可根据论文方法自行实现，预计未来将发布代码。

3D-VisTA是一个具备3D世界识别能力的语言模型，能够基于3D世界模型回答相关问题，提供深度的理解与交互。

高性能生产级API，用于托管MLX模型，包括视觉语言模型(VLM)和语言模型(LM)，支持多种模型架构，优化资源管理，提供定制化服务

RestGPT 是基于大型语言模型的自主代理的代码实现，通过 RESTful API 控制现实世界的应用程序。它旨在将语言模型与 API 连接起来，解决与规划、API 调用和响应解析相关的挑战。

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。

MergeUI是一个直观的用户界面，旨在帮助用户探索在Hugging Face上合并的语言模型（LLMs）。通过合并模型，用户可以以低廉的成本创建强大的语言模型，无需GPU。该工具提供了有关模型合并的建议，帮助用户决定合并哪些模型以及使用什么合并策略。

phi-1.5是微软发布的一个具有13亿参数的语言模型，在自然语言处理和复杂推理任务上表现优异，其性能可与体量大5倍的模型相媲美。该模型遵循‘教科书就是你需要的一切’的原则，并且不使用爬虫爬取的互联网数据。

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。

Chronos是一个基于语言模型架构的概率时间序列预测预训练模型，能够将时间序列数据转化为Token序列，并通过交叉熵损失训练语言模型，从而实现多轨迹采样以获得概率预测分布。

自我反思检索增强生成（SELF-RAG）是一种新框架，通过检索和自我反思来增强语言模型的质量和准确性。

BD3-LM（Block Diffusion Language Model）是一种创新的语言模型，旨在通过结合自回归模型和离散扩散模型的优点，显著提升语言建模任务的性能。它通过在token块上执行自回归，并在每个块内进行离散扩散，实现了灵活且高效的建模方式。该模型特别适用于生成任意长度的序列，展现了其在自然语言处理领域的潜力。

CivRealm是一个基于开源游戏Freeciv-web的学习和推理环境，提供了基于强化学习和语言模型的决策智能体接口，以及训练和评估工具和基线模型，旨在成为复杂环境中学习和推理代理的测试平台。