Awesome-TimeSeries-AIOps-LM-LLM开源项目 – 时态数据与AIOps资源大全

CSM 是一个端到端的基于 Transformer 的多模态学习模型，旨在生成自然带感情的语音。它能够理解上下文信息，并通过调整模型参数来控制语音的语气、语调、节奏和情感等特性。目前主要针对英语进行了训练，多语言能力有限。

Qodo Cover是一款基于生成式AI的自动化测试生成工具，旨在通过自动生成高质量的测试用例来提高代码覆盖率，简化开发工作流程。它支持多种编程语言（如Python、Go、Java），并可通过GitHub CI工作流或本地CLI工具运行。工具内置测试运行器、覆盖率解析器、提示构建器和AI调用程序等组件，帮助开发人员识别并填补测试覆盖的空白，确保全面测试并减少潜在的软件缺陷。

phys-sim-book 是一本基于物理的仿真理论和算法的在线免费书籍，涵盖了计算机图形学、碰撞处理、有限元方法、弹性动力学和增量势接触等多个主题。该书详细解释了物理仿真的核心理论和算法，适合计算机图形学和物理仿真领域的学习和研究。

这是一个关于状态空间模型的论文集合，旨在作为Transformer/注意力机制的替代方案。

这是一个精心策划的妆容迁移资源列表，包含了多种妆容和发型迁移的工具、研究和应用场景，适合开发者和研究人员使用。

LangBot 是一个功能强大且可扩展的通信机器人平台，支持多模态能力，用于构建大模型的即时通信机器人。它能够接入 QQ、微信、飞书等多种即时通信平台，并支持多种主流大模型，如 DeepSeek、ChatGPT、Claude、Gemini、Ollama 等。LangBot 提供丰富的生态支持，允许用户扩展和定制机器人功能，同时支持访问控制、限速、敏感词过滤等功能，确保机器人使用的安全性和可控性。此外，LangBot 支持多种部署方式，配置简单，方便用户在不同环境中部署和管理机器人。

Nano是一个自制的168M大语言模型，具备完整的模型结构和多种推理方式，适用于多种场景的AI应用。

RAG技术通过检索方法与深度学习结合，动态整合最新的外部信息，以提高大型语言模型生成文本的可靠性，并解决生成过程中可能出现的错误信息（幻觉）问题。

Harmonic Loss 是一种新型的损失函数，旨在替代传统交叉熵损失函数，用于训练神经网络和大型语言模型。它通过引入尺度不变性和有限收敛点等特性，提升模型的可解释性并加速收敛。研究表明，Harmonic Loss 在减少模型泛化延迟（'grokking'现象）和数据效率方面表现优异，并在算法、视觉和语言数据集上验证了其有效性。

WingetUI 是一个为 Windows 常用的命令行包管理工具设计的用户界面，支持 Winget、Scoop、Pip、NPM、.NET Tool 等多种包管理器。它提供了一个友好且美观的界面，使用户能够轻松地下载、安装、更新和卸载软件，同时支持管理日常应用，如浏览器和 PDF 阅读器等。

BrowserAI 是一种在浏览器中运行本地AI模型的工具，无需依赖服务器，既保护用户隐私，又实现快速推理。

Qlib 是一个开源的、面向人工智能的量化投资平台，旨在利用人工智能技术在量化投资中实现潜力、赋能研究和创造价值。它支持从数据管理到模型训练、回测的完整机器学习流程，涵盖了量化投资的整个链条，包括alpha挖掘、风险建模、组合优化和订单执行。Qlib 支持多种机器学习建模范式，如监督学习、市场动态建模和强化学习，并提供了强大的基础设施来支持量化研究。

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。

SuperPrompt 是一个开源项目，旨在通过精心设计的提示（prompts）引导AI模型（如Claude）进行深度思考，探索通常未被触及的模型能力。它通过XML标签和元数据（如``标签）来指导AI，使其能够‘跳出思维定式’，生成新颖的观点和想法。尽管这些想法有时可能是幻觉或错误的，但它们往往具有创新性。SuperPrompt 不仅是一个技术项目，更是与AI沟通的桥梁，帮助用户更深入地理解AI的思考方式，并解锁其潜在能力。

BigCode 是一个由 Hugging Face 和 ServiceNow 联合领导的开源科学合作项目，专注于负责任地开发和使用大型语言模型（LLM）进行代码相关应用。该项目提供了多种模型和数据集，如 StarCoder2 系列模型和 The Stack v2 数据集，涵盖超过 600 种编程语言，支持代码生成、代码补全、文本摘要等功能。BigCode 的目标是通过开源和开放科学推进人工智能的发展，特别是在代码生成和理解领域。