Visual Guides for Causal Inference – 因果推断学习辅助工具

FiT3D项目旨在通过3D感知的微调技术来增强2D特征表示，提升图像理解和识别的能力。该项目结合了深度学习和计算机视觉的前沿技术，致力于在多种视觉任务中实现更高的性能。

WOODS是一个针对序列预测任务的出界泛化基准集合，旨在评估模型在各种序列预测任务中的出界泛化能力。该项目提供了一个标准化的基准，方便研究人员在该领域进行比较和实验。

Watermark-Removal是一个基于机器学习的图像修复工具，能够高效地去除图片上的水印，并且处理后的效果与原图几乎无差异。该工具支持多种使用场景，包括在Google Colab上运行或本地部署，适合高性能计算机，能够处理多种类型的水印，使用深度学习技术确保修复效果的高保真度。

DeepSeek AI 助手是一款开源的第三方 DeepSeek iOS 客户端，集成了 DeepSeek 的强大模型能力。该应用支持实时对话、多轮交互、历史记录管理等功能，用户可以通过自定义提示词、切换主题等方式优化对话体验，并且所有消息都支持本地存储，方便随时查看。

框架笔记本电脑主板采用模块化设计，支持多种处理器和内存配置，使用环保材料，旨在减少电子废物，推动社区开发，并兼容多种操作系统。

一个安全的AI计算机使用项目，旨在通过 E2B 桌面沙盒安全地使用AI进行计算机操作。

Inspect是一个用于评估大型语言模型性能的框架，提供多种评估指标与方法，支持不同类型的模型，易于与现有机器学习工作流集成，同时支持可视化和结果分析。

项目描述：表格+大型语言模型（LLM）相关论文整理，汇集了大量关于如何利用大型语言模型处理表格数据的论文，涵盖表格问答、表格到文本、文本到SQL等多种任务，为研究人员提供了一个全面的资源库。

TrustLLM专注于LLM（大型语言模型）的可信度研究，制定了不同维度的评估原则，并建立了涵盖真实性、安全性、公平性、鲁棒性、隐私性和机器伦理六个维度的基准评估。

gocron是一个用Go语言开发的轻量级定时任务集中调度和管理系统，旨在替代Linux-crontab。它提供了Web界面管理、crontab时间表达式、任务执行失败重试、任务执行超时强制结束、任务依赖配置、账户权限控制等功能。支持多种任务类型，如shell任务和HTTP任务，并提供了任务执行结果日志查看和通知功能。

基于lvgl的ESP32智能家居开关面板，提供自定义触摸屏UI，通过MQTT连接控制家居自动化设备，支持多种设备的灵活管理与控制。

AniTalker是一个开源项目，通过身份解耦的面部动作编码技术，生成生动多样的说话面部动画。它能够从单张图片和音频中生成动态视频，支持生成超过3分钟的超长视频，并且能够匹配表情和头部动作。AniTalker采用通用的运动表示法捕捉复杂面部动态，利用自监督学习策略实现精确的运动描述，并通过扩散模型生成多样且可控的面部动画。项目分为两个阶段，第一阶段聚焦于动作编码器和渲染模块的训练，第二阶段基于diffae和espnet进行扩散训练。AniTalker提供了一个demo，用户可以使用特定的音频输入和图片，生成对应的动画效果，并鼓励社区成员进行进一步的开发和贡献。

llm-attacks是一个针对对齐语言模型的通用可迁移对抗攻击工具，旨在通过附加对抗性后缀诱导模型产生不良内容。该项目支持多种语言模型的攻击，结合贪心和基于梯度的离散优化，能够自动生成对抗性后缀，以评估模型的鲁棒性和安全性。

CogVLM2-Video 是智谱AI开源的一种新的视频理解模型，旨在解决当前视频理解模型中时间信息丢失的问题，并在视频字幕生成和时间定位方面表现出色。该模型通过基于视觉模型的自动时间定位数据构建方法，生成了 3 万条与时间相关的视频问答数据，并在公共视频理解基准上达到了最新的性能。CogVLM2-Video 为视频生成和视频摘要等后续任务提供了强有力的工具。

基于LLM之间同行评审机制的大型语言模型性能评估框架，支持自定义任务数据和配置文件，无需修改代码即可运行，适用于评估和筛选语言模型。