DART开源项目 – 改进少样本学习的预训练模型

TaiChi是一个开源库，专注于少样本学习，可以支持多种自然语言处理任务，具有灵活的API设计和强大的可扩展性，适合研究者和开发者使用。

基于预训练语言模型的零样本和少样本NLP的教程，提供了一系列的示例和实用工具，用于帮助研究人员和工程师理解和应用这些技术。

一份全面的Solar模型提示工程指南，提供了系统化的教程从基础到高级的提示技巧。

LIMO项目研究如何在只有少量训练数据的情况下，让大型语言模型具备复杂的数学推理能力。项目验证了少数据量的训练数据是否能够真正提升模型的推理能力，而不是仅仅让模型记忆训练数据。LIMO通过精心构造的高质量问题和推理链，利用预训练模型中的数学知识，仅需数百个示例即可激发模型的复杂推理能力。项目在多个数学推理基准测试中取得了显著的性能提升，并发布了高质量的数据集和评估工具。

基于CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）的研究成果汇总项目，旨在整理和分享CLIP相关的研究进展，包括CLIP的训练方法、改进、数据处理、知识蒸馏、损失函数，以及在零样本、少样本和分类等任务中的应用。

med-flamingo是一个基于OpenFlamingo-9B和LLaMa-7B构建的模型，能够在医学领域执行少样本的视觉问答任务。该项目结合了CLIP ViT/L-14视觉编码器，并使用约4.7K本医学教科书进行训练，包含0.8M张图像和548M个token，支持1.6M个图像字幕对的生物医学数据集。

一种处理噪声标签的少样本学习方法，旨在提高模型在标签不准确情况下的学习能力。该方法利用少量标记样本进行训练，具备对标签噪声的鲁棒性，适用于图像分类等任务。

Galleon是一个虚构的AI项目，专注于数学问题解决。其AI模型在MATH评估中的平均得分为65.5%，标准误差为0.7%，95%置信区间为64.1%至66.9%，表现优于另一个虚构项目Dreadnought。尽管项目是虚构的，但其表现指标和功能推测表明它在数学问题解决领域具有竞争力。

The Pipe 是一个多模态工具，旨在将现实世界的信息输入到大语言模型中。它采用多核设计，并通过精心设计的启发式方法，从各种来源（如文件、文件夹、网页等）创建有意义的文本和图像提示，提升信息处理的效率和质量。

Simplechat是一个专为AI模型设计的聊天界面，旨在通过持久化对话记忆，让每次聊天都能延续上次的深度。它支持多种AI提供商，如OpenAI和Anthropic，并集成了命令补全和剪贴板功能，以提升交互的便捷性和效率。

PWP Leeway 是一个利用人工智能技术，旨在帮助机构投资者进行定量基本面分析和情感分析，从而做出更有利可图的投资决策的平台。

Whisper AI是一家致力于改善人们听力和沟通能力的科技公司，开发了Whisper Hearing System，帮助听力受损的人士更好地听到声音。该系统利用先进的AI技术优化声音，增强用户的听觉体验。

PushT环境：基于gymnasium的仿真环境，用于训练智能体将特定形状的块推至目标区域，支持多种观察空间和连续动作空间

ChatPilot是一款基于LangChain的智能对话助手，集成了Google搜索、文件网址对话（RAG）和代码解释器功能，复现了Kimi Chat的交互体验。支持OpenAI/Azure API，提供前后端分离的服务架构，前端使用Svelte，后端使用FastAPI。

ASCII generator是一个开源项目，用于生成ASCII艺术，支持将图像转换为文本或图像，以及将视频转换为视频。该项目支持多种语言，包括英语、德语、法语、韩语、中文、日语等，并且可以生成黑白或彩色输出。用户可以通过简单的脚本将图像或视频转换为ASCII艺术，并保存为不同格式的文件。