rain开源项目 – 逼真的下雨天窗户效果

GET3D是英伟达开源的3D模型生成工具，利用对抗生成网络（GAN）生成合理面数的3D模型，并配有高清贴图。该工具支持隐空间漫游和文字引导模型，能够生成多种类型的3D模型。

R1-V是一个开源视觉语言模型（VLM）项目，旨在通过强化学习和可验证奖励（RLVR）在极低成本（不到3美元）和短时间内（30分钟）实现超强泛化能力。该项目通过高效的训练方法和开源资源，显著提升了模型的性能，特别是在超出分布（OOD）测试中，2B模型在100个训练步骤后超越了72B模型的表现。

Instant Apply 是一个概念验证项目，旨在实现 Cursor 的 Instant Apply 特性。目前仅支持在 Apple 设备上使用 MLX 进行代码编辑，能够快速应用代码更改，提升开发效率。

RAG Arena是由Mendable.ai开发的开源Next.js项目，利用LangChain提供RAG聊天机器人体验，用户的查询可以获取多个响应。

Light Schrödinger Bridge 是一个与Schrödinger桥概念相关的项目，提供了ICLR 2024论文的实现代码。该项目专注于Schrödinger桥的研究，旨在通过代码实现来推动相关理论的发展。

MAP-NEO/document-convert是一个高效的转换管道，能够将PDF或扫描图像转换为类似Markdown格式，保留文档结构和格式，适用于多模态艺术投影项目。

该项目是一个精选论文列表，专注于为多模态大语言模型（MLLM）提供高效的Token合并、减少、重采样和丢弃方法。通过整合多篇相关论文，帮助开发者和研究人员理解和实现高效的Token管理策略，从而优化多模态大语言模型的Token处理效率。

Supermemory是一个创新的AI工具，旨在作为您的个人数字大脑，提供一整套功能，帮助用户高效组织、搜索和利用保存的信息。该平台特别适合需要轻松管理大量数据的用户，如学生、专业人士或普通互联网用户。通过强大的搜索引擎、直观的写作助手和多功能画布，Supermemory改变了您与数字信息的互动方式，使其更易于访问和使用。

Shandu 是一款利用大语言模型（LLM）和网络爬虫技术的开源工具，能够对任意主题进行全面研究，并自动生成包含完整引用的综合报告。它通过多搜索引擎和LLM的集成，支持深入迭代探索，省去繁琐的手动资料收集工作，适用于学术研究、市场情报、内容创作等多种场景。

Mesa 是一款开源的 Python 库，专门用于基于代理的建模（Agent-based Modeling, ABM），旨在模拟复杂系统并探索涌现行为。它提供了模块化的核心组件（如空间网格和代理调度器），支持基于浏览器的可视化，内置分析工具，并附带丰富的示例模型库。Mesa 的目标是成为 Python 领域的 NetLogo、Repast 或 MASON 的替代品，适用于从学术研究到实际应用的多种场景。

《把时间当作朋友》是一本关于时间管理和个人成长的书籍，该项目是其相关的开源资源集合，提供了书籍的电子版、相关代码示例、时间管理工具和模板，以及多种格式的文档下载。

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，能够为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）提供可靠的问答及有理有据的引用。它支持多模态文档解析和精准信息提取，特别在金融合同解析中表现优异。

diff-llm是一个专注于使用大型语言模型预测文本差异的开源项目，扩展了传统的下一个标记预测设置。虽然主要示例使用维基百科页面差异，但其技术架构可扩展至代码变更跟踪场景。项目提供从数据准备、模型微调到推理应用的全流程支持，并与Weights & Biases深度集成实现实验可视化跟踪。

markovify是一个简单且可扩展的Python库，用于生成基于马尔可夫链的文本。它支持从给定的文本语料库中生成随机句子，能够高效处理大规模文本数据，并提供了自定义状态大小和权重的选项。

RAGEN 是 DeepSeek-R1 强化学习训练框架的首个开源复制品，专注于训练大型语言模型（LLM）推理代理。它支持多轮统一处理，避免批量大小不稳定，提供世界建模能力，并帮助智能体进行规划。特别适用于交互式和随机环境中的多步任务训练，如 Sokoban 谜题和 FrozenLake 环境。