RWKV官网 – 一种新型的无注意力机制模型

本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持4K上下文并可通过NTK方法最高扩展至18K+。

Synapsy Write是一个基于Web的应用程序，利用OpenAI的GPT生成AI模型，帮助用户轻松生成文本内容。无论是撰写电子邮件、段落，还是创建论文，Synapsy Write都能提供强大的支持。

awesome claude prompts 是一系列特定的输入或指令，旨在为生成预训练变换器语言模型提供上下文，以生成相应的文本输出。用户可以通过明确而具体的指令与模型交互，逐步生成和优化文本。

MLX-Textgen是一款轻量Python包，旨在在兼容OpenAI的API端点上提供大型语言模型(LLM)服务。通过MLX实现的智能缓存机制，使得文本生成更加流畅与高效，适合多种文本生成任务，易于集成到现有应用中。

nanoRWKV是RWKV语言模型的轻量级实现，专为快速实验与多种语言处理任务设计，兼容RWKV架构，基于nanoGPT优化了性能和效率，易于扩展和自定义。

TigerBot 是一个基于 BLOOM 的多语言多任务大规模语言模型（LLM），在模型架构和算法上进行了多项优化，旨在提供高效的自然语言处理能力，支持多种语言和任务，具有强大的可扩展性。

Anima是第一个开源的基于QLoRA的33B中文大语言模型，旨在支持大规模中文处理，促进社区参与与贡献，具备高效的模型训练与推理能力。

Textok是一个免费的测试工具，让用户创建自动化的写作指南，确保文本的一致性，包括语气、风格、拼写和包容性规则，无论是人类作者还是AI生成的文本，Textok都能维护所需的语气和风格，无需重复提示。

这个开源项目的目的是在Python应用程序中运行AI预测功能，也被称为"predictors"。它使用Function来创建和组合在云端运行的GPU加速预测器，从而构建AI驱动的应用程序。这个项目适用于Python和CLI两种方式。

中文Mixtral-8x7B，基于Mistral发布的模型Mixtral-8x7B进行了中文扩词表增量预训练，旨在提升中文文本生成和理解能力，支持多种自然语言处理任务。

Ezcopy是一个无需登录或注册的AI驱动的微文本生成器，帮助用户快速生成各种短文本和改写内容，包括标语、标题、说明等。

Openlayer是一个先进的平台，旨在使用机器学习算法构建高质量、可信赖的模型。它提供了一个工作区，用于从头开始评估和设计机器学习模型。用户可以创建账户并访问评估工作区，上传数据集，配置模型参数，并选择合适的机器学习算法进行训练和测试。Openlayer配备了用户友好的界面，提供数据预处理、特征选择、模型评估和可视化工具。

SidekickSpace是一个保护敏感信息免受AI算法侵害的平台，提供客户端遮蔽功能，确保企业和程序员的数据隐私与控制。用户可以使用遮蔽工具将敏感文本替换为占位符，并利用AI生成准确的答案，随后无缝替换回原始内容，以实现有效沟通。

CODIO是一个结合自动化与人工干预的AI驱动医疗编码助手，利用AI、机器学习、RPA和自然语言处理等先进技术，根据患者数据推荐相关编码，提高医疗编码的效率与准确性。

OpenNMT-py是一个专注于机器翻译的开源框架，为自然语言处理领域提供可靠支持。它以高效的神经网络训练为基础，广泛应用于学术研究和企业开发，帮助用户构建精准的翻译系统。

DeepSeek-R1 是一个在 Hugging Face 上发布的大型模型，具有强大的性能表现，能够全面与 OpenAI-o1 竞争。该模型参数量达到685B，支持 BF16 和 int4 量化，并包含蒸馏模型 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B。它适用于自然语言处理任务，能够进行文本生成和理解，同时也可用于模型评测和比较。

PromptBoom是一个集成了多个先进AI模型和10多个AI工具的全能平台，用户只需一个账户和一个订阅计划即可访问所有工具，提供更高的性价比，免去管理多个服务和订阅的麻烦。

LLaMA.go是一个LLaMA模型的纯Go实现，类似于llama.cpp，但完全用Go编写。

AnglE是最新的文本嵌入模型，旨在优化文本嵌入，作为新一代的语义文本相似度方法，取得了新的最先进(SOTA)结果。它提供了预训练模型，包括语言模型(LLM)和数据集。

Multi-token Prediction 是由 Meta AI 提出的一种新型训练方法，旨在提高大型语言模型（LLM）的效率和性能，特别是在生成任务中表现突出。该方法通过在每个训练语料的位置同时预测多个未来 token，从而提高数据效率和性能，而不会增加训练时间。该方法特别适用于较大模型和多次训练周期，并且通过自投机解码技术，推理速度可能提升至 3 倍，适合实时应用。

KeaML是一个AI开发平台，支持用户在开发、训练和部署的各个阶段。用户可以通过直观的界面和强大的工具轻松开发和训练AI模型，并将其部署到生产环境中，实现AI在应用中的价值。

Formula God是一个AI增强的Google Sheets插件，帮助用户自动化繁琐任务、执行高级计算和轻松处理数据，从而节省时间并提高生产力。

Data Science Agent 是 Google Colab 中的一个功能，利用 Gemini 的 AI 能力自动生成可执行的代码笔记本，涵盖数据清理、建模和可视化等复杂的数据分析过程。它通过自然语言描述生成代码，旨在降低数据分析的门槛，使其更高效、更易于上手。特别适合非技术背景用户，尤其是在中国市场，可以与本地数据源（如微信和电商平台）结合使用。

Call Pi是一个基于人工智能的语音助手，允许用户通过自然语言处理进行免提对话。用户可以选择四种不同的声音进行交流。

出门问问提供的超大规模语言模型，基于其通用的表示与推理能力，支持多轮交互，能够大幅度提高生产效率和数据处理能力，被广泛应用于问答系统、自然语言处理、机器翻译、文本摘要等领域

TinyLLaMA是一个专为轻量语言模型设计的开源框架，为开发者提供在资源受限环境下构建高效模型的工具。

BreveAI 提供了一种独特的大型语言模型（LLM）方法，能够与现实世界数据整合，优先考虑任务效率。它采用开源模式，提供易于使用的API，定价透明，较当前LLM价格低30%，且准确率高40%。

yesBrain是一个让用户轻松使用任何数据训练自己AI模型的平台。用户可以聊天、订阅其他人训练好的AI模型，分享自己的AI并获得奖励。