VQGraph开源项目 – 连接图神经网络与多层感知机

Griffin是一种将门控线性RNN与局部注意力混合在一起的新模型架构，表现优于以往模型，能够处理长上下文并扩展到14B参数。该模型在训练数据量减少的情况下，仍能保持优异的表现，显著改善预测能力，并保留了Transformer架构在合成任务上的许多优点。

Navan.ai是一个无代码平台，允许开发者和企业在几分钟内构建和部署计算机视觉AI模型，节省高达85%的开发时间和成本。用户可以通过nStudio快速构建模型，通过nCloud将模型部署到云端，并获得推理API。此外，用户还可以选择使用预训练的视觉AI模型，如人脸检测等。

PyTorch Geometric (PyG) 是一个基于PyTorch的图神经网络（GNN）库，旨在简化图结构数据的深度学习任务。它提供了丰富的GNN模型，支持大规模图和异构图，广泛应用于化学、生物信息学、自然语言处理和社交网络分析等领域。PyG具有易于使用的API，支持多GPU、`torch.compile`和`DataPipe`，并提供了大量常见基准数据集和有用的转换工具。

一个用于研究组织病理图像和基因表达的数据库，支持空间转录组学研究。

记载工程实践问题的解决策略与关键要点，分享各种实用案例，追踪前沿技术发展，囊括 AI 全栈知识，涵盖大模型、编程技术、机器学习、深度学习、强化学习、图神经网络、语音识别、NLP 及图像识别等领域

Graph4NLP是一个库，旨在简化图神经网络在自然语言处理中的应用，支持多种任务和模型的灵活使用。

GraphCast是由Google DeepMind开发的一个基于图神经网络的中短期天气预测模型。它通过捕获地球大气层的复杂物理过程，生成高精度的天气预报。该模型在多个标准指标上表现出色，平均绝对误差比传统方法低15%。项目提供了预训练模型权重、归一化统计数据和示例输入数据，并支持在Google Cloud上运行和训练模型。

Graphium是一个专注于图表示学习的深度学习库，特别用于处理现实世界中的化学任务。它具备最先进的图神经网络架构，提供可扩展的API，并支持丰富的分子特征化功能，能够有效应对复杂的化学问题。

支持多语言模型提供商的桌面客户端，具备多助手创建、多话题管理、多模型对话回答、拖拽排序、代码高亮和Mermaid图表等功能。用户可以灵活地管理多个助手和话题，提升工作效率，适用于各种场景。

Backdoor AI是一个平台，允许用户轻松使用GPT-4来帮助完成学业任务。用户只需注册账户并登录，即可访问未被限制的ChatGPT，开始使用该工具进行作业。

DistiLlama是一款Chrome扩展，旨在利用本地运行的语言模型（LLM）对网页内容进行快速且有效的摘要。该扩展支持多种网页格式，提供用户友好的界面，并确保隐私保护，用户的数据不会上传至云端。

DocuWriter.ai 是一款利用先进 AI 技术，自动化生成代码文档、测试套件和优化代码的工具，旨在提升开发效率，确保代码质量。

GPT vs. Gemini是一个平台，用户可以通过输入提示，实时获得来自多个模型的响应，从而比较GPT-4与其他模型的效果。该平台还提供Gemini 1.5 Pro的私人测试版，具有1M的上下文窗口，方便用户进行深入的对比和探索。

DragonDiffusion是一款基于扩散模型的图像任意编辑工具，能够实现高精度的图像处理，支持多种图像编辑功能。该工具被ICLR 2024收录为Spotlight论文，适用于图像修复、风格转换、内容编辑、生成合成等多种场景，提供灵活的编辑选项，满足用户对图像处理的多样化需求。

LeRobot 是一个端到端的训练框架，专注于真实世界的机器人技术，通过 PyTorch 提供模型、数据集和工具，旨在降低机器人技术的准入门槛，使研究者和开发者能够更轻松地开发和测试机器人应用。