Fast-Bert开源项目 – 简化BERT模型微调的库

Adapter-BERT是一个开源项目，专注于在BERT模型中应用Adapter Tuning技术，以实现参数高效的模型微调。该项目提供了相关代码和资源，帮助研究者和开发者在不完全微调整个模型的情况下，通过调整少量参数来适应新任务。该方法能够在多个任务之间共享大量参数，同时保持与完全微调相当的性能。

CamoCopy是一个以隐私为中心的AI助手，源于欧洲。它能提升生产力，尊重用户隐私，具备网络访问能力，轻松创建内容。符合GDPR标准，提供加密服务，无需订阅，让用户掌控个人数据。

Codara是一个利用人工智能技术来自动化代码审查和诊断编码错误的工具，旨在提升开发体验，简化代码审查流程，帮助开发者更高效地调试和发布代码。

NeuralKG是一个基于PyTorch Lightning开发的知识图谱表示学习框架，集成了多种知识图谱表示学习模型。它支持传统知识图谱表示学习模型、基于图神经网络的知识图谱表示学习模型以及基于规则的知识图谱表示学习模型。NeuralKG采用模块化设计，便于个性化和维护，能够高效、可扩展地进行知识图谱表示学习任务。

实时、精细的大型语言模型合成数据资源列表，专注于为大型语言模型（LLM）提供数据支持，包括数据生成、优化和应用。

FavTutor的AI学习平台旨在帮助用户学习Python、Java和C++等编程语言，提供集成的AI和编译器，实时反馈、全面练习，以及由GPT-4驱动的个性化内容。

min-sized-rust 这个 repo 演示了如何最小化 Rust 二进制文件的大小，提供了多种技术和机制，帮助开发者减少应用的二进制占用，为需要优化的项目提供支持。

dstack是一个开源工具，可以在任何云环境中简化大型语言模型（LLM）的开发。它使开发者能够利用开放的LLM，降低云成本，避免对供应商的锁定。

SatMAE是一个预训练Transformer模型，专门设计用于处理时间序列和多光谱卫星图像。它通过高效的时空学习能力，能够更好地捕捉卫星图像中的复杂模式和变化，适用于多种卫星图像分析任务。

该项目提供了关于图形深度学习在自然语言处理中的文献集合，涵盖了关键论文、作者和出版详情，以促进图论与自然语言处理交叉领域的研究与发展，并定期更新以包括最新的研究成果。

SLABIM是一个开源的SLAM数据集，结合了建筑信息建模（BIM），适用于室内环境中的机器人定位和地图绘制。该数据集为SLAM算法的训练和测试提供了全面的支持，能够适应多种室内环境，促进强大的机器人定位和地图绘制解决方案的开发。

ChatFiles是一款支持用户上传多个文件并同时与之进行交互的工具，基于LlamaIndex后端，用户可以方便地对上传的文件提问，从而获取所需的信息。

Momen是一个强大的平台，允许用户创建基于AI的应用和自定义GPT，旨在提升企业效率和创新能力。通过提供丰富的资源，用户可以轻松构建AI助手、增强内容生成、开发自定义用户界面，并实现数据的智能分析和决策支持。

一个通用的Go函数库，旨在替代多个类型之间重复的代码，并提供功能的通用接口。

Obsidian扩展，写作和思考的copilot助理，帮你检索相关笔记和文档，为你撰写段落，还可用于其他用途。