Rust-Python Example开源项目 – 用Rust扩展/加速Python

Ant 是一个轻量级且高性能的开源游戏引擎，支持多平台开发，易于扩展和定制，内置多种工具，适合开发2D和3D游戏。

Yaak是一个基于Tauri、Rust和ReactJS构建的桌面API客户端，支持与REST、GraphQL、Server Sent Events (SSE)、WebSocket和gRPC API进行交互。它提供了强大的组织功能，允许用户将请求分组到工作区和嵌套文件夹中，并支持动态引用值，以实现请求的链式操作。

Awesome-Agent4SE是一个关于软件工程中Agent的资源列表，汇集了大量关于如何将大型语言模型（LLM）应用于软件工程领域的研究论文。该项目旨在帮助开发者和研究人员更好地理解和利用这些技术，以提升软件开发的效率和质量。通过提供全面的调查、现状和未来展望，Awesome-Agent4SE成为了一个宝贵的资源库，适用于学术研究、开发项目以及教学培训。

OpenPose是由CMU开发的实时多人姿态估计系统，能够从视频或图片中直接获取3D关节位置数据。该系统支持骨骼、面部和手部动作捕捉，延迟低于200ms，并可通过手机摄像头获取深度数据。OpenPose采用多任务学习，联合训练关键点检测与关联，并利用OpenGL加速3D可视化进行实时渲染优化。该项目跨平台部署，支持Windows、Linux和Android，并且是开源项目，用户可以自由使用和修改。

FastAPI是一个现代化、快速的Web框架，专为构建API而设计。它基于Python 3.6及更高版本，旨在提供高效、简单且灵活的解决方案，特别适合开发高性能的API服务。FastAPI利用Starlette和Pydantic来实现高性能和自动数据验证，同时支持异步编程，能够处理高并发场景。此外，它还能自动生成OpenAPI文档，极大提升了开发效率。

一个大模型导航资源，里面收集了几乎全部的模型，具有里程碑意义的论文，排行榜，测试集，训练框架，部署，应用，书籍等

1.58-bit FLUX是字节跳动研究人员开发的一种创新的量化方法，旨在减少文生图像模型的内存占用和计算需求。该模型通过自监督信号进行量化，将权重压缩到1.58位，仅用{-1, 0, +1}三种值表示。尽管量化到如此低的位数，模型在生成1024 x 1024分辨率图像时，性能仍与未量化的模型基本一致。研究人员还开发了专用的计算内核，使得存储减少了7.7倍，推理内存减少了5.1倍，显著降低了对存储和内存的需求。该模型采用了后训练量化（PTQ）方法，无需在训练过程中进行繁琐的微调操作，直接对预训练好的模型进行量化处理，避免了重新训练带来的计算开销和时间消耗。

ReforesTree是一个基于无人机和野外数据的热带森林生物量估算数据集，旨在为研究和应用提供开放获取的数据支持。

基于 AbdomenAtlas 3.0 数据集的腹部 CT 扫描图像和医学报告的先进分割与报告生成模型，专为医学影像领域提供高质量的辅助诊断工具。该项目致力于提升医学影像分析的效率和准确性，支持医学专业人员在临床决策中做出更好的判断。

开源复现Moshi模型训练过程，包括音频编解码器Mimi及文本和音频的层次化语言模型。该项目为研究人员和开发者提供了一个完整的框架，用于训练和实现先进的语音和文本处理能力，支持实时对话和多模态学习。

Data Gemma是一个开源模型库，旨在通过谷歌数据共享平台的海量真实世界统计数据，帮助解决语言模型的幻觉问题，实现语言模型的现实世界数据锚定。

FaceFusion 是一个开源 AI 项目，专注于人脸置换和增强技术。它通过深度学习算法实现对图片和视频中的人脸进行识别、替换、增强等操作。项目支持多种功能，包括人脸交换、表情控制、唇形同步和年龄修改等，广泛应用于娱乐、创意设计和研究领域。安装需要一定的技术技能，但提供了 Windows 和 macOS 的安装器以简化流程。

LiveBench 是一个为大型语言模型（LLM）设计的基准测试平台，专注于提供无污染的测试数据和客观评分。它涵盖数学、编码、推理、语言理解、指令遵循和数据分析等多个领域，问题设计具有挑战性，分数较为可靠，确保公平评估 AI 模型的表现。每月更新问题，确保测试数据未被模型训练所包含，并通过自动评分系统实现客观评分。

Aurora是中文版MoE模型，具有强大的自然语言处理能力，基于Mixtral-8x7B的进一步工作，激活了该模型在中文开放域的聊天能力。

一个将耳机改造成摩斯密码发送器的项目，利用浏览器的 MediaSession API 和 Picture-in-Picture API 实现多种交互功能。