SLICES开源项目 – AI驱动材料设计更简单

融合图像聊天、分割和生成/编辑的AI应用概念验证项目，基于LLaVA、SEEM和GLIGEN三个相关开源项目实现。

Pix2Text 是一个用于将图像中的文本和数学公式转换为可编辑格式的工具，支持 80+ 种语言的识别，提供高精度的识别模型，优化了识别逻辑和输出格式，增强了用户体验。

一个开源项目，旨在通过novelty方法验证nagi和reo的关系，并提供相关实验数据和视频，供研究者进一步探索。

将ChatGPT接入亚马逊的智能音箱Alexa的开源项目，允许用户通过语音与ChatGPT进行交互。该项目支持语音输入与输出，并需要用户提供OpenAPI的API Key，用户可以自定义对话设置以满足不同需求。

Verba 是 Weaviate 开源的一个应用程序，旨在为检索增强生成（RAG）提供一个端到端、简化且用户友好的界面。它支持多种数据源和语言模型提供程序，如 HuggingFace、Ollama、OpenAI、Cohere 和 Google，帮助用户轻松构建和部署 RAG 应用。

LLaVA++是LLaVA模型的扩展，集成了Phi-3 Mini Instruct和LLaMA-3 Instruct模型，旨在提升视觉和语言指令处理能力。项目通过引入新模型如Phi-3-V和LLaVA-3-V，专注于提高指令跟随能力和处理学术任务数据集的能力。LLaVA++在多模态任务中表现出色，尤其是在指令跟随和视觉语言任务方面。项目提供了详细的安装指南和更新脚本，便于本地部署和测试。Model Zoo中列出了所有可用模型及其Hugging Face页面链接，方便用户访问和利用预训练权重。项目还更新了文档，包含最新发展和模型细节，并提供了完整的代码库，包括训练和微调模型所需的所有脚本和模块。此外，项目改进了README文件，突出了其开源性质和模型升级的重要性。

ReactAgent是一个开源项目，旨在为React.js应用提供自主交互能力，支持多种大型语言模型，便于设置和自定义，能够实现实时用户交互。

Handsontable 是一个基于 JavaScript 的数据表格组件，具有类似电子表格的外观和操作体验。它支持 JavaScript、TypeScript 以及 React、Angular、Vue 等主流框架，适用于构建数据密集型内部应用程序。用户可以通过它输入、编辑、验证和处理来自各种来源的数据。常见的应用场景包括资源规划软件（ERP）、库存管理系统、数字平台和数据建模应用。

Depth Anything V2 是一种单目深度估计的强大基础模型，显著改善了细节刻画和鲁棒性。它提供更快的推理速度、更少的参数和更高的深度精度，适用于各种单目深度估计应用。项目提供了四种不同规模的预训练模型，支持图像和视频的深度估计，并且可以通过 Transformers 和 Apple Core ML 进行便捷的使用。

OpenNLP是一个Apache开源项目，提供了一个用于自然语言处理的机器学习库，支持多种文本分析任务。它通过高效的算法和可扩展的模型，帮助开发者处理和分析大规模文本数据。

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。

Layerdivider 是一个基于机器学习的开源工具，能够将单张图片转换为分层的PSD文件。它通过识别并分离图像中的颜色区域，构建出与原始图像色彩相近但更具组织性的图层。该工具支持在Google Colab上运行，也可以在本地安装使用。

ARBORproject是一个通过开放协作加速AI推理模型解读与研究的项目。它旨在通过公开分享早期成果、提供多种参与方式以及采用类似开源软件的开放模式，推动社区在AI推理模型领域的快速进步。该项目鼓励研究者公开合作，共同分析AI推理模型，并通过社区协作加速这一领域的发展。

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。

Kubernetes资源编排的利器，让复杂资源管理变得简单高效。kro通过定义复杂多资源构造为可复用组件，简化资源管理，动态创建和管理底层资源，无缝集成现有工具，并持续优化和改进中。