FastHugs开源项目 – 快速微调文本分类模型

tiktoken-go 是一个用 Go 语言实现的库，旨在将文本转换为 OpenAI 模型可以识别的 token，支持多种文本编码，提供高效的 token 化处理，具有简单易用的 API 接口，并与 OpenAI 模型兼容。

Rigging是一个轻量级的LLM交互框架，旨在简化生产代码中语言模型的应用。它提供了结构化Pydantic模型与非结构化文本输出之间的互操作性，支持LiteLLM等多种语言模型。用户可以通过Python函数定义提示，进行异步批处理和快速迭代，非常适合大规模生成任务。

这是一个双层递归卷积网络模型的参考实现，旨在提供灵活的应用支持和优化的性能。

World-Simulator是一个一站式多模态生成模型资源库，旨在帮助AI研究者探索2D、视频、3D和4D生成的前沿进展。它系统性整合了不同维度的生成技术，并提供丰富的资源，包括论文、代码和数据集，助力研究者快速上手。项目持续更新，紧跟学术界最新动态。

一个有趣的AI项目，可以通过短时间的音频源生成与原声音相似的音频，支持文本输入，基本可以做到以假乱真。

CurlyQ 是一款命令行工具，旨在简化 curl 命令的构造和网页抓取过程，支持多种请求类型，并自动处理常见的认证和头部设置，提供用户友好的输出选项和自定义请求参数功能。

QuestionGeneration是由bisheng整理的问题生成研究论文集合，涵盖了问题生成领域的最新进展和多种方法技术。该项目旨在为研究人员提供便捷的资源获取途径，帮助他们快速了解和应用问题生成技术。

bRAG-langchain 是一个完整的从入门到高级的RAG构建指南，适合想要深入学习和实践RAG技术的开发者。项目提供了从基础设置到高级应用的完整学习路径，涵盖查询构建、路由、索引、检索和生成的完整流程。通过多个 Jupyter Notebook，开发者可以逐步实现从简单到复杂的 RAG 应用，并掌握高级检索与重排技术。

Genatron允许用户仅通过用简单的英语书写需求来构建自定义应用，无需编码知识。它利用AI技术快速解读这些需求并生成功能齐全的应用。

Nodezator是一个通用的Python节点编辑器，通过可视化连接Python函数来创建灵活的参数化行为、数据、应用程序和代码片段，同时支持将节点布局导出为纯Python代码。

Ora.sh 是一个无代码平台，允许用户通过简单的描述或提示，快速创建、共享和集成个性化的 AI 聊天机器人。它利用了 OpenAI 的 GPT-4 等先进语言模型，特别适合没有编程经验的用户。平台每天提供 5 次免费使用 GPT-4 的机会，并拥有超过 100,000 个用户创建的聊天机器人库，支持多种用途，如娱乐、生产力和商业应用。

DONUT是一种非OCR方式的文档识别Transformer技术，性能和效果远超传统OCR技术，能够处理复杂的文档结构，包括表格和其他格式。

一个关于LLM作为评判器的综合资料库，收集整理了大语言模型在评判任务中的应用研究，涵盖了帮助性、无害性、可靠性、相关性、可行性等多个评估维度，以及相关方法论和评估基准

该项目讨论了大型语言模型在有效生成和优化提示方面的能力，展示了它们在人类水平上的熟练程度。

为ChatGLM/LLaMA等多种LLM提供了一个好用的基于PDF问答的图形界面，用户可以通过上传PDF文件与模型进行交互，获取所需的信息，界面友好，操作简单，适合各类用户使用。