PAIR开源项目 – 优化分布外泛化的Pareto不变风险最小化

人工智能工作室是一个用户友好的网页应用，旨在简化超参数调优这一通常令人头疼的任务。它提供了一个直观的用户界面，允许用户轻松尝试不同的超参数，从而优化他们的模型。

Predibase是一个低代码AI平台，使工程师和数据科学家能够轻松构建、优化和部署最先进的模型，从线性回归到大型语言模型，只需几行代码。它还提供了一种声明式方式，帮助工程师快速调优和服务任何开源机器学习模型或大型语言模型，并在私人云中托管先进基础设施。

这是一个用于向量相似性搜索的性能库，利用本地自适应向量量化和高度优化的索引与搜索算法，实现了在数十亿个高维向量上进行高精度和极快速度的搜索，同时比替代品占用更少内存。

GemLite是一个简单且高效的低比特矩阵乘法CUDA库，专为量化权重的GEMV操作设计。它易于阅读和定制，支持多种实现方法和激活类型，并且兼容较旧的GPU硬件。

CrayEye是一个免费的开源项目，旨在通过设备传感器和API注入真实世界上下文来生成和共享多模态LLM视觉提示。该项目由人工智能编写，支持用户创建丰富的视觉提示，以增强机器学习模型的上下文理解能力。

DeepSeek-R1-Sistill是量化版本的音频处理工具，旨在适应各种计算环境，能够高效地进行声音处理及分析。

xfeat 是一个利用GPU加速和Optuna进行超参数优化的灵活特征工程与探索库。它提供了强大的工具，用于高效的特征生成和转换，旨在实现可扩展性和高性能。xfeat 特别适合处理大规模数据集，帮助用户加速特征工程任务，探索和生成新特征，优化特征工程管道，并通过高级特征转换提升机器学习模型的性能。

Caldera是一种后训练压缩方法，通过低秩、低精度分解技术来表示大型语言模型的权重矩阵。该方法在少于2.5比特/参数的极致压缩下，性能超越现有技术，并支持低秩适应性微调，针对特定任务进一步优化。Caldera提供灵活的精度设置，可针对不同组件调整量化精度，以平衡性能和压缩率。

一个完整的管道，用于在消费级硬件上使用LoRA和RLHF微调Vicuna LLM。该项目实现了基于Vicuna架构的RLHF（强化学习与人类反馈），基本上是ChatGPT的变种，但使用Vicuna。

CalypsoAI是一个前沿平台，专注于提升各行业的AI安全性和协调性，支持多种AI模型，旨在解决数据丢失、恶意代码检测等关键挑战，确保AI系统的强大安全性。

My Yogi是一个帮助用户创建、保存和组织瑜伽流的应用程序。通过我们的AI Yogi，用户可以激发创意，设计出平衡、智能的瑜伽序列。该应用程序支持打印准备好的序列，并且可以无缝地从应用程序过渡到工作室。此外，用户可以为每个体式添加详细的体式注释、个性化提示、修改和见解。

LLMDrift是一个项目，旨在研究大型语言模型（如GPT-3.5和GPT-4）的性能漂移，特别关注其性能可能随时间下降的趋势及其影响。

ToolBench是一个强大的工具，支持超过16000个真实世界的API，旨在帮助开发者轻松集成和使用API，提供丰富的文档和示例，并支持多种编程语言的调用。

基于之前meta发布的Segment Anything的图像处理工具。借助该应用可以实现在图片中Remove Anything、Fill Anything、Replace Anything，极大地方便了用户对图像的自由编辑和创作。

Nevrah 是一个重新构想的复古日历，结合了ChatGPT的能力，每天为用户呈现迷人的食谱、引人入胜的事实、歌曲推荐等内容。