2024-Arxiv-Paper-List-Gaussian-Splatting开源项目 – 2024年与高斯溅射相关的论文汇总

Interview Coder是一款隐形桌面应用程序，旨在帮助用户顺利通过技术面试。它利用先进的AI技术，提供实时代码调试、智能截图等功能，确保在面试过程中不会被录屏软件检测到，让用户专注于展示自己的编程能力。

Zotero-arxiv-workflow是一个为Zotero用户设计的插件，旨在提供高效的arXiv论文管理解决方案。它能够自动合并arXiv预印本和期刊发表版本，确保用户能够轻松获取和更新论文的最新信息。此外，用户还可以自定义默认打开的PDF版本，提升阅读体验。

ScholiumAI是一款专为学术研究者设计的AI助手，旨在让学术研究变得更加轻松高效。它能够快速查找相关学术论文，告别无用的搜索结果，并提供多种引用格式，帮助用户快速生成文献引用。作为一款开源项目，ScholiumAI采用GPL-3.0许可，用户可以自由使用和贡献代码，推动其持续发展。

面向低级视觉的扩散模型相关论文资源列表，包括了各种扩散模型在低级别视觉任务中的应用，如自然图像恢复、超分辨率、修复、去雾、低光增强等。这些模型在不同领域，包括医学图像分析、遥感图像处理等方面都有应用。

一个先进的开源桌面环境，设计用于在浏览器中功能丰富、异常快速和高度可扩展。可以用于构建远程桌面环境，或作为云存储服务、远程服务器、网络托管平台等的界面。

业火五笔输入法是一款国产开源的中文输入法，旨在为用户提供高效便捷的五笔输入体验。作为一个开源项目，用户不仅可以自由使用，还可以根据自己的需求进行修改。该输入法支持多种词库，满足不同用户的输入需求。

医疗大语言模型综合评测框架，特点包括大规模综合性能评测、深入细分的多维度场景评估、创新性的开放式评估指标和自动化评估模型

Patho-Bench 是一个 Python 库，专门用于对病理学领域的基础模型进行基准测试。它提供了标准化的训练-测试分割，支持多种评估框架，并自动化 GPU 负载均衡，以支持大规模实验。

PyTorch Lightning是一个轻量级的PyTorch封装，旨在简化复杂深度学习模型的训练过程，帮助开发者更专注于研究和创新。通过结构化代码，PyTorch Lightning将常见的训练任务自动化，支持分布式训练和模型加速，大大提升了实验效率，适合用于学术研究和工业应用。

Tracy是一个功能强大的C++框架分析器，支持对CPU、GPU、内存、锁、上下文切换等进行详细分析，并能够捕获每帧的屏幕截图。它适用于各种类型的应用程序性能分析和优化，特别是在多线程和图形渲染领域。

SuperSonic 是一个新一代的 AI+BI 平台，旨在统一 Chat BI 和 Headless BI 两种范式，为用户提供更智能、更高效的数据分析体验。它通过自然语言查询数据，并构建语义数据模型，支持多轮对话和查询后推荐，内置三级数据访问控制。SuperSonic 增强了 Text2SQL 生成，通过将数据语义和高级 SQL 语法生成从 LLM 卸载到语义层，降低了复杂性。

Fleet Context是一个命令行工具，支持1218个Python库的问答和代码生成，基于GPT-4及其他OpenAI模型。

这是一个开放的集合，包含最前沿的文本转化（Text to X）方法（论文、代码和数据集）。

OpenManus-RL是由Ulab-UIUC和MetaGPT合作领导的开源项目，旨在通过强化学习（RL）优化大型语言模型（LLM）代理的推理和决策能力。项目支持多种推理模型（如Deepseek-R1、QwQ-32B）和训练框架（SFT/PPO/DPO），提供包含50,793条轨迹的多领域数据集（操作系统、电商等），并集成Tree-of-Thoughts等高级策略。项目动态更新研究成果，鼓励社区贡献。

MNNKit是基于端上推理引擎MNN提供的系列应用层解决方案，主要面向Android/iOS移动应用开发者，旨在提供高效的深度学习模型推理能力，支持多种模型的优化和量化，易于集成，助力开发者在移动应用中实现各种智能功能。