Jetstream开源项目 – 轻量级 JSON 事件流处理工具

JSON To ChatGPT是一个免费的工具，可以快速将你期望的JSON响应转换为正确格式的ChatGPT函数调用对象，节省时间和精力。

jc可以将常见的命令行工具、文件类型和常见字符串的输出转换为 JSON、YAML 或Dict。能将输出管道传输到 jq 等工具，并简化自动化脚本。

该项目允许用户从Zotero插入和导入引用、参考文献、注释以及PDF注释到Obsidian，旨在提高文献管理和笔记整理的效率。用户可以利用该插件实现文献与笔记的无缝对接，方便文献的查阅和组织。

smalldiffusion 是一个用于训练和采样扩散模型的简单易读的代码库，支持从最简单的玩具模型到最先进的预训练模型的实验。其核心代码只有不到100行，基于PyTorch框架，非常适合快速理解和实验。

个人博客项目，包含技术文章和教程，尤其关注于Firmadyne的魔改与模拟崩溃修复。

SPath是一个半结构化数据查询工具，能够像JSONPath一样灵活地查询JSON、TOML等数据格式，帮助开发者高效处理复杂数据结构。

这是一个与大语言模型在医疗领域应用相关的资源汇总，旨在促进AI辅助医疗的研究和开发。

这是一个使用GO语言实现的开源项目，它将GPT机器人集成到钉钉群聊中。它支持私聊、群聊、单聊串聊模式、角色扮演和图片创作等功能。当前默认模型为gpt-3.5。使用这个项目可以提高工作效率。

提供了一个在浏览器中运行 AI Agent 的框架，旨在使网站对 AI Agent 更加可访问，并提供了一个新的 WebUI 界面以及对多种大型语言模型的支持

Babel是阿里巴巴开源的多语言大模型，支持25种主流语言，覆盖全球90%以上的人口。它提供了9B和83B两个版本，9B专为高效的多语言大模型推理和微调设计，适合研究和本地部署；而83B性能更好，但消耗的资源也更多。Babel的创新之一是采用了层扩展技术，通过在模型中插入额外的层来增加参数数量从而提升模型的性能。预训练方面，Babel采用了两阶段预训练策略：第一阶段是恢复阶段，目标是恢复模型在扩展过程中可能损失的性能；第二阶段是持续训练阶段，重点提升模型的多语言能力，尤其是低资源语言。Babel在多个主流基准测试中表现出色，尤其是在多语言推理、理解和翻译方面。

aipage.dev 是一个开源的AI驱动工具，专注于帮助用户快速生成精美的网站着陆页。它通过React和Tailwind CSS构建，允许用户输入业务描述后自动生成对应的HTML和CSS代码。虽然需要依赖OpenAI API进行AI处理，但提供了从代码生成到页面预览的一站式解决方案，适合快速原型设计和开发人员使用。

Polyphony 是一个用于 Ruby 的并发编程库，提供了细粒度的并发支持，简化了异步编程模型，并且能够高效地处理 I/O 操作。它可以与现有的 Ruby 代码无缝集成，并提供轻量级的协程，方便开发者在多任务环境中编写高效代码。

ProposalContrast是一个专注于LiDAR数据的无监督预训练项目，旨在提升3D目标检测模型的性能。通过无监督学习，该项目能够有效地利用LiDAR数据进行预训练，从而提高检测精度，特别是在LiDAR为基础的系统中表现尤为突出。

基于Rust语言实现的多语言文档OCR工具包，结合修改版Segformer、OpenCV和donut transformer，提供高效的文档识别与处理功能。

GPT-4V-API是一个允许用户自托管GPT-4V模型的API，提供高效的API调用和多种输入格式支持，便于与现有应用的集成和灵活配置，满足不同用户的需求。