Adapter-BERT开源项目 – 高效微调BERT模型

一个全栈英语单词学习网站，涵盖多种词汇来源，并提供在线播读、翻译、同义词和例句等功能。

E2M是一个强大的开源工具，可将多种文件类型如doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3、m4a等转换为Markdown格式，便于数据检索增强生成（RAG）及模型训练或微调，支持自定义配置，易于安装和使用。

Sa2VA是由字节跳动、北京大学等机构的研究者提出的一个多模态模型，结合了SAM-2和LLaVA的优势，能够精准分割视频中的物体并理解视频内容，同时支持自然语言指令输入。该模型通过引入特殊的[SEG] Token，实现了SAM-2与LLaVA的连接，使其在视频理解与物体分割方面表现出色。

DeepEval 是一个用户友好的开源 LLM 评估框架，专门用于评估和测试大型语言模型系统。它提供了一系列开箱即用的 LLM 评估指标，并支持与 Confident AI 的集成，用于持续评估、比较超参数和调试评估结果。DeepEval 可以用于 RAG 管道、聊天机器人、AI 代理等多种 LLM 应用场景，帮助用户优化模型、提示和架构，防止提示漂移，并自信地从 OpenAI 过渡到自托管模型。

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。

InspireMusic 是阿里巴巴通义实验室开源的音乐生成技术，基于多模态大模型技术，支持通过简单的文字描述或音频提示快速生成多种风格的音乐。核心架构包括音频 tokenizer、自回归 Transformer 模型、扩散模型(CFM)和 Vocoder，能实现文本生成音乐、音乐续写等功能。支持多种曲风、情感表达和复杂的音乐结构控制，提供高质量的音频输出和长音频生成，并为研究者和开发者提供丰富的音乐生成模型训练和调优工具。

VIMA是一款连接了机械臂的语言模型（LLM），能够接收多模态的指令，支持文字、图片、视频等输入形式。该系统能够逐步感知环境并采取实际动作，支持多模式提示，使任务描述简单灵活，统一多种任务，如视觉目标达到、视频演示模仿、学习新概念和满足安全限制。作为一个开源项目，VIMA提供了代码、预训练模型、数据集和物理模拟基准，无需付费或填写表格，便于用户使用和开发。

BooookScore是一个专为处理超长文本（如书籍）总结而设计的框架，能够将超过100K字的文本切分成更小的块，并通过提示LLM（大语言模型）合并、更新和压缩块级摘要。它支持分层合并和增量更新两种方案，以确保生成的全文总结具有连贯性。此外，BooookScore还能够评估超长文本总结的连贯性错误，并提供多种功能来优化总结过程。

Unique3D 是由清华大学开发的一个创新项目，专注于从单张 RGB 图像快速生成高质量的 3D 网格模型。该技术利用深度神经网络中的 ControlNet 架构，能够在不到 30 秒的时间内生成具有高保真纹理和几何细节的 3D 模型。Unique3D 通过多视角扩散模型和 ISOMER 算法，提供了卓越的几何和纹理细节精度，且已开源。

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。

LIMO项目研究如何在只有少量训练数据的情况下，让大型语言模型具备复杂的数学推理能力。项目验证了少数据量的训练数据是否能够真正提升模型的推理能力，而不是仅仅让模型记忆训练数据。LIMO通过精心构造的高质量问题和推理链，利用预训练模型中的数学知识，仅需数百个示例即可激发模型的复杂推理能力。项目在多个数学推理基准测试中取得了显著的性能提升，并发布了高质量的数据集和评估工具。

Kinetix是一个用JAX编写的2D物理环境中的强化学习框架，能够统一表示多种基于物理的任务，通过生成数百万任务来训练大型通用强化学习代理。该框架提供高效的数值计算和自动微分功能，支持复杂的2D物理环境任务，并且具有灵活的API，方便用户自定义任务和代理。

CopilotKit是一个将应用程序与大型语言模型(LLMs)连接的工具，提供强大的AI产品集成，转化为可即插即用的React组件，支持开源和完全自定义。

adapter-transformers是一个开源工具库，支持在Transformer模型中添加和训练适配器（Adapter）。适配器是一种轻量级的模块，可以在不修改原始模型参数的情况下，对模型进行微调。该工具库支持多种任务，包括文本分类、命名实体识别等，并且可以与Hugging Face的Transformers库无缝集成。它提供了统一的接口，支持高效微调和模块化迁移学习，支持多种适配器方法，如Bottleneck Adapters、AdapterFusion、LoRA等，并支持适配器合并和组合，为NLP任务的参数高效迁移学习提供了强大的工具。

anon-kode是一款基于终端的AI编程工具，兼容任何支持OpenAI风格API的模型。它能够帮助用户修复混乱的代码、解释函数的功能，并且支持运行测试和命令。该工具无需复杂配置，安装简单，支持多种大型语言模型（LLM），并且没有后台服务器，确保用户数据的安全性。