kan-gpt开源项目 – 结合KAN特性的GPT模型

‘英特尔创新大师杯’深度学习挑战赛赛道3专注于中文自然语言处理中的地址相关性任务，提供了一种基于深度学习的高效解决方案，包含模型训练、评估及开源实现，旨在促进社区的使用与贡献。

MIT证明，机器能够理解含义，哪怕它本来只是训练用作预测下一个字符（LLM）。

悟道·天鹰Aquila2包含基础语言模型Aquila2-7B和Aquila2-34B，支持对话模型AquilaChat2-7B和AquilaChat2-34B，以及长文本对话模型AquilaChat2-7B-16k和AquilaChat2-34B-16k，适用于各种自然语言处理任务。

Kyanos是一个基于eBPF技术的网络流量采集和分析工具，能够深入到操作系统内核，捕获并分析各种网络请求，如HTTP、Redis、MySQL等。它提供了强大的流量过滤功能、高级分析能力、深入内核的耗时细节、轻量级零依赖以及SSL流量自动解密等特性，帮助用户快速定位和解决网络异常问题。

nanoChatGPT是在nanoGPT基础上，结合了人类反馈的强化学习层，使用Gumbel-Softmax技巧以提高训练效率，适合进行小型模型的快速实验。

MindNet是一个专为思维网络任务设计的开源框架，旨在为开发者提供构建智能关系模型的工具。它支持复杂思维结构的分析与生成，优化知识表示效率，适用于多种思维网络任务。

GPT Router是一个开源的LLM API网关，提供超过30个LLM、视觉和图像模型的通用API，具备基于可用性和延迟的智能回退、自动重试和流式传输功能，即使在OpenAI宕机时也能保持操作。

Run Container VM (RunCVM) 是一个实验性的开源项目，旨在使启动标准容器化工作负载和系统工作负载在VM中变得像启动容器一样简单。

ToolJet是一个自动化开发平台，用户只需描述所需的应用，ToolJet便能自动构建UI、数据库和查询等组件，无需手动设置。用户可以通过拖放方式调整界面或与AI进行对话，适合企业使用，具有开源特性和可扩展性，是构建内部工具的最快方式。

Xeol 是一款用于扫描容器镜像、文件系统和SBOM（软件物料清单）中生命周期结束（EOL）软件和依赖项的工具。它支持多种扫描源，并自动更新数据库以确保EOL信息的实时准确性。Xeol 提供了CLI工具，便于集成到CI/CD管道中，帮助用户自动检测和缓解安全风险。

LLM Zoo收集了各种开源和闭源语言模型的信息，包括发行时间、模型大小、支持的语言、领域、训练数据以及相关资源链接。旨在为自然语言处理(NLP)领域的研究人员提供参考，以帮助其选择适合其需求的模型。

Sycamore 是一个基于大型语言模型（LLM）的搜索与分析平台，专门用于处理非结构化数据，如文档、幻灯片、音频等。它通过先进的LLM技术，帮助用户高效地搜索、分析和提取非结构化数据中的信息，支持多种数据类型，并且是一个开源平台。

llm_processes 是一个让自然语言驱动的数值预测变得简单高效的项目。它支持多种主流LLM，提供丰富的实验模板，并且易于扩展，只需修改`hf_api.py`即可添加新的LLM。项目涵盖1D合成数据、黑箱优化、多任务回归等多种应用场景，帮助用户通过自然语言轻松实现复杂的数值预测任务。

分享 GitHub 上一份开源免费的在线教程，涵盖了 PyTorch 基础知识、神经网络、计算机视觉、自定义数据集处理、模块化代码编写以及模型部署等内容。

最新发布的语言模型，包括编程模型和数学模型，性能更强，支持128K上下文，能生成最多8K的内容。