self-adaptive-llms开源项目 – 实时适应新任务的智能框架

激活信标可以将LLM的原始激活压缩成更紧凑的形式，从而在有限的上下文窗口中感知更长的上下文。它通过短滑动窗口处理长上下文，同时保留LLM在短上下文上的原始能力，显著提高了长上下文语言建模和理解任务的表现。

模型在预训练阶段往往会专注于降低预训练损失函数的特征,导致特征学习和泛化能力不足。本文提出，提升模型习得表征的方差并降低其协方差，从而提升模型和上面的转移学习表现。

Ava PLS是一个功能强大的桌面应用，能够在本地计算机上运行大型语言模型，支持多种应用场景。用户只需下载并安装Ava，即可探索其强大功能。

gigaGPT是一个用于训练具有数百亿参数的大型语言模型的代码库，仅有500多行代码。它受到Andrej Karpathy的nanoGPT启发，但专为Cerebras硬件优化，能够扩展到GPT-3规模的模型。gigaGPT旨在提供一个干净、高效和可用的代码库，而不是追求训练最先进的模型。

一种针对集成了大型语言模型（LLM）的应用的指纹识别技术，能够通过发送精心设计的查询来识别使用的特定LLM版本。

该项目汇集了最新的大型语言模型与自然语言处理(NLP)的研究论文和相关资源，旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，帮助他们了解和应用各种大型语言模型。

BigCode 是一个由 Hugging Face 和 ServiceNow 联合领导的开源科学合作项目，专注于负责任地开发和使用大型语言模型（LLM）进行代码相关应用。该项目提供了多种模型和数据集，如 StarCoder2 系列模型和 The Stack v2 数据集，涵盖超过 600 种编程语言，支持代码生成、代码补全、文本摘要等功能。BigCode 的目标是通过开源和开放科学推进人工智能的发展，特别是在代码生成和理解领域。

8个关于在多GPU上训练大型语言模型(或任意神经网络)的挑战性难题，旨在让读者亲身体验关键基本原理，并理解内存效率和计算流水线的目标。

llmchain是一个基于Rust语言开发的项目，旨在简化与大型语言模型的交互，支持现代数据变换，灵活构建AI服务，灵感来源于LangChain。

Weave是一个无需编码的提示管理系统，允许企业主创建个性化的工作流。用户可以连接不同的提示并利用多种大型语言模型，包括一些在特定用例中表现优于大型模型的小型模型。

该项目汇集了针对大型语言模型的训练数据管理的研究，包括与预训练、数据质量和领域构成相关的资源。

项目描述：表格+大型语言模型（LLM）相关论文整理，汇集了大量关于如何利用大型语言模型处理表格数据的论文，涵盖表格问答、表格到文本、文本到SQL等多种任务，为研究人员提供了一个全面的资源库。

HF-LLM.rs 是一个命令行工具，旨在便捷地访问 Hugging Face 托管的大型语言模型（LLM）。该工具支持用户选择不同的模型，提供输入提示功能，以及实时输出流和聊天模式，适合开发者和研究人员使用。

低成本的简单基于live2d TTS文字转语音和大模型聊天的直播解决方案，结合Live2D动画、TTS文字转语音技术与大型语言模型，实现低成本的虚拟主播直播方案，支持自定义背景色、背景图片和眼神跟随功能，为直播提供更加丰富和互动的体验。

这是加州大学圣巴巴拉分校、AI2、华盛顿大学、斯坦福大学、麻省理工学院、多伦多大学等单位联合发布的一项调研，旨在缩小知识差距，倡导开放、负责任、协作的进步，关注大型语言模型在数据选择方面的最佳实践和影响。

TinyZero是一个以不到30美元的成本，利用veRL强化学习训练框架，在qwen2.5模型基础上进行训练的项目，能够复现DeepSeek R1论文中的'Aha moment'，并提供完整实验日志和开源代码，方便复现和学习。

Cujobay是一个现代化的创业公司目录，按照创业公司所处的领域进行组织。每天都会推出新的创业公司和领域。用户可以通过搜索栏查找特定的创业公司或语义搜索领域。