Ivy开源项目 – 强大的机器学习框架代码转换工具

该项目是一个为Notion API设计的MCP服务器，实现Claude AI与Notion工作区的深度交互。 通过配置集成密钥和自定义工具，支持双向数据操作，包含17种细粒度API工具， 支持JSON/Markdown双格式响应，提供实验性Markdown转换功能以降低token消耗。 适用于自动化内容管理、智能数据库操作等场景，需配合Claude Desktop使用。

Chatfuro是一个平台，用户可以在几分钟内创建自己的ChatGPT聊天机器人，旨在帮助简化多种用途的聊天体验。用户可以在网站上注册并访问Chatfuro平台，构建完全由AI驱动的聊天机器人，无需编程。通过网站、链接或文档页面训练聊天机器人，并添加丰富的内容（如视频、图片和文档）以增强用户体验。支持团队协作以便于管理，并通过高级仪表板跟踪聊天机器人的性能。

ROS-Face是一个利用ROS游戏手柄系统操控人类面部肌肉，从而控制面部表情的项目。

LangChain推出的标准化LLM代理API协议，提供了Runs(执行)、Threads(多轮对话)、Store(长期记忆)三大核心功能模块，实现了代理服务的框架无关部署标准。

一个多模态机器学习资源的集合，包含各种模型、工具和研究材料，旨在帮助研究人员和开发者获取相关知识和实现。

HIVE Digital Technologies专注于构建和运营尖端数据中心，结合数据操作的专业知识与比特币挖矿，推动Web3、人工智能和高性能计算在去中心化数字经济中的发展。

KubeRay是一个强大的开源Kubernetes Operator，旨在简化在Kubernetes上部署和管理Ray应用程序的过程。它通过自定义资源定义，如RayCluster、RayJob和RayService，帮助用户轻松运行各种工作负载。KubeRay核心组件包括RayCluster、RayJob和RayService，分别用于管理Ray集群的生命周期、自动提交作业以及实现零停机升级和高可用性。此外，KubeRay还提供了社区维护的可选组件，如KubeRay APIServer和Python客户端，进一步简化了资源配置和管理。

ChatGLM-6B是清华大学开发的一个开源双语对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，具有62亿参数。它支持中英双语对话，并具备图像理解的多模态功能。模型经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，旨在提供高质量的对话生成和自然语言处理能力。结合模型量化技术，可在消费级显卡上本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存），并针对中文问答和对话进行了优化。

SegFormer是一个基于Transformer架构的深度学习模型，专为图像分割任务设计。它能够在保持高精度的同时显著降低计算负担，适用于从街景到医学图像等多种领域。其轻量化设计使其特别适合在资源有限的设备上运行，同时作为开源项目，支持社区贡献和定制化开发。

NOLA项目旨在通过随机基的线性组合技术对LoRA模型进行压缩，从而提高模型的效率并减少其体积，非常适合在需要降低模型大小的场景中应用。

Residual Policy Gradient (RPG) 是一种用于强化学习和模仿学习的算法，扩展了 residual Q-learning 到 policy gradient 方法。它通过 KL 正则化在奖励层面平衡固有策略属性和任务特定需求，从而提升策略定制能力。RPG 特别适用于连续控制任务，如 MuJoCo 实验所示。

这是一个基于 LangChain 实现的插件版本，用户可以轻松搭建和部署自己的 ChatGPT 网页服务，具备多种自定义功能和实时聊天记录保存，适合多种场景应用。

Cult是一个工具和模板的集合，旨在前所未有地支持AI SaaS应用的开发。它是唯一一个具备AI共同创始人的SaaS启动工具，提供全面的开发支持和模板。

AlignmentSurvey是一个集中提供AI对齐领域文献资源的平台，帮助用户获取最新的研究成果和相关信息。

一种通过注意力重排列实现零样式迁移的方法，无需针对每种样式的训练数据。