Flashbax开源项目 – 简化强化学习中的体验重放

HunYuanVideo 是由腾讯开发的开源大型视频生成模型，专注于从文本描述生成高质量视频。该模型拥有13亿参数，是目前最大的开源视频生成模型之一。它采用双流到单流混合模型处理视频和文本标记，基于Transformer架构，具备全注意力机制，支持图像和视频的统一生成。HunYuanVideo 在文本对齐、运动质量和视觉质量方面表现优异，优于其他领先模型。

这是一个综合性列表，涵盖使用大型语言/多模态模型在机器人和强化学习领域的论文，包含论文、代码及相关网站。

CutlassAcademy是一个一站式学习NVIDIA CUTLASS的资源宝库，旨在帮助开发者快速掌握高性能矩阵计算的核心技术。该项目汇集了丰富的教程、最佳实践、深度解读以及实用的开发资源和案例，为开发者提供了全面的学习支持。

Codemcp是专为Claude Desktop设计的代码助手，旨在通过消除手动复制粘贴代码的需求来简化编码流程。它支持任何开发环境，且具有高安全性和代码回滚能力。

Lagent是一个专为轻量AI代理设计的开源框架，旨在为开发者提供高效构建智能代理的工具。它通过简化的架构支持快速开发与部署，特别适用于资源受限场景。Lagent支持用户快速地将一个大语言模型转变为多种类型的智能体，并提供了一些典型工具为大语言模型赋能。

一个自定进度的生成式AI训练营，帮助你快速掌握机器学习和AI的核心技能。

mini_qwen是一个从头开始训练的1B参数的大型语言模型(LLM)项目，包括预训练(PT)、微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)3个部分。该项目基于Qwen2.5-0.5B-Instruct模型，通过扩充模型隐藏状态层数、隐藏状态维度和注意力头数，增加参数量到1B，并进行参数随机初始化。支持中英文，预训练和微调仅需要12G显存，直接偏好优化仅需要14G显存。使用flash_attention_2进行加速，使用deepspeed在6张H800上进行训练，探究了尺度定律(scaling law)、复读机现象与微调阶段的知识注入。

Folo 是一款开源的、基于 TypeScript 构建的信息聚合工具，旨在帮助用户在一个统一的时间线上追踪所有重要信息，摆脱噪音干扰，享受专注的浏览体验。它集成了 AI 功能，例如翻译、摘要等，提升浏览效率，并支持多种内容形式，如文章、视频、图片、音频等。Folo 不仅是一个应用，还是一个社区驱动的开放信息平台，支持用户通过 $POWER 经济体系支持创作者并解锁自身内容的价值。

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。

HPT是HyperGAI的开源多模态大语言模型，能够有效理解文本和视觉输入之间的关系，提供强大的语义理解和生成能力，适用于各种应用场景。

TRIL是一个模块化的强化学习（RL）和模仿学习（IL）算法开发库，基于Hugging Face开源的transformers、accelerate和peft等库，直接支持预训练语言模型并支持分布式计算。它提供了多种算法和任务支持，适用于广泛的机器学习应用场景。

融合图像聊天、分割和生成/编辑的AI应用概念验证项目，基于LLaVA、SEEM和GLIGEN三个相关开源项目实现。

PPTAgent是一款基于AI技术的开源工具，能够自动将文档（如Word文件或纯文本）转换为结构连贯、设计美观的PPT，并支持图文混排。它通过智能提取内容核心信息，设计出专业化的幻灯片版式，极大地提升了办公效率。项目还包括PPTEval，一个全面的评估框架，用于从多个维度评估演示文稿的质量。

Brave 浏览器是一个以隐私保护为核心的浏览器，基于 Chromium 构建，支持 macOS、Windows 和 Linux 平台。它集成了多种隐私保护功能，如广告拦截、跟踪器拦截、HTTPS 自动升级等。Brave 还引入了基于区块链的 BAT（Basic Attention Token）奖励系统，用户可以通过观看隐私保护的广告获得 BAT 奖励。该项目提供了构建工具和代码同步功能，开发者可以基于这些工具定制和构建自己的 Brave 浏览器版本。

LangChain-Emoji是一个基于LangChain开发的开源表情包斗图Agent，利用AI技术使用户能够通过表情包进行有趣的互动。项目结合了OpenAI和ZhipuAI的API，使用Python进行开发，支持多种大模型和向量数据库。用户可以通过输入提示词，系统会从表情包数据库中检索并展示最匹配的表情包。项目还提供了数据初始化工具，用户可以通过本地或云存储服务下载并管理表情包数据集。此外，项目包含一个Web前端界面，用户可以实际体验表情包的检索和展示。项目详细说明了环境配置、依赖安装和运行步骤，便于用户快速部署和使用，并计划支持更多的模型和功能，增强表情包斗图的互动性和趣味性。