Pwnagotchi开源项目 – 无线网络安全工具

这个开源项目叫做 yu-auto-reply，是一个AI自动回复工具。它可以支持灵活配置多个平台的监控和回答，目前已支持知识星球自动回复和OpenAI（ChatGPT）自动回答。

PIKE-RAG是微软开源的一个专注于提取和应用专业领域知识的增强生成系统，旨在解决传统RAG在处理专业领域知识时的局限性。该系统通过构建连贯的推理逻辑，逐步引导大型语言模型生成准确答案，适合处理深度领域知识和多步逻辑推理的场景。PIKE-RAG包含文档解析、知识提取、知识存储、知识检索、知识组织、以知识为中心的推理以及任务分解和协调等多个基本模块，并通过调整子模块，构建针对不同功能的RAG系统。已在医疗、工业制造、矿业等领域测试，显著提高了问答准确性，在HotpotQA数据集上准确率高达87.6%，在2WikiMultiHopQA上准确率为82.0%，在MuSiQue上准确率为59.6%。

借助世界上最大的单体中文NLP大模型——浪潮 源1.0，做出的可以跟人类玩“剧本杀”的AI。该项目利用先进的中文自然语言处理技术，能够参与剧本杀游戏，提供丰富的互动体验。AI支持多种场景和角色设定，并具备自我学习能力，能够根据用户反馈不断优化，提升游戏的趣味性和参与感。

WilmerAI 是一个框架，可以路由到不同的LLM并协同多个LLM一起使用，以增强模型的能力并完成复杂任务。

九歌是清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的诗歌写作系统，利用先进的自然语言处理技术生成各种风格和主题的原创诗歌，适合创作、学术研究和教育使用。

RapBank 是首个用于说唱生成的数据集，包含从 YouTube 收集的说唱歌曲，并提供了精心设计的数据处理流程。数据集包含 92,371 首歌曲，涵盖 84 种语言，总时长 5,586 小时。数据集结构包括视频 ID、标题、播放列表信息等，用户可通过提供的流程进行数据处理。

WebDesignAgent是一款自动化网站设计的代理工具，能够将文本描述、图片和视觉线索转化为功能完备且设计精美的网站，显著简化网站创建的全过程。

CSM 是一个端到端的基于 Transformer 的多模态学习模型，旨在生成自然带感情的语音。它能够理解上下文信息，并通过调整模型参数来控制语音的语气、语调、节奏和情感等特性。目前主要针对英语进行了训练，多语言能力有限。

一种通过基于目标的预训练方法来提高强化学习中的样本效率。

SuperTokens 是一个开源的、全栈的身份验证解决方案，旨在替代 Auth0、Firebase Auth、AWS Cognito 等专有登录提供商。它提供了前端 SDK、后端 SDK 和核心 HTTP 服务，帮助开发者轻松、安全地将身份验证功能集成到应用程序中。SuperTokens 支持多种登录方式，包括无密码登录、社交登录、邮箱密码登录等，并且提供了会话管理、多因素认证、多租户支持等功能。它的架构设计优化了用户体验和开发者体验，同时确保了高安全性。

CogVLM是一款结合视觉和语言的大型AI模型，专为多模态任务设计，能够分析图片内容并生成精准的文本描述、回答问题，甚至进行复杂的推理。它在多模态理解上表现优异，支持OCR识别、场景分析、细节描述等功能。CogVLM通过高效整合图像和文本处理能力，为开发者提供构建复杂AI系统的可靠工具，适用于智能问答、图片内容创作、智能搜索等多种应用场景。

这个开源项目提供了使用GPT-4编写的代码，可用于生成文本和爬虫代码。同时还分享了GPT-4的相关代码。

Voyager 是一个用于开放式数据探索的可视化浏览器，支持多种数据格式，提供交互式数据探索和自动化可视化推荐功能。用户可以通过自定义可视化选项来生成和调整图表，并利用 Vega 和 Vega-Lite 的集成进行更高级的可视化操作。Voyager 还支持分析数据中的趋势和模式，并可以将可视化结果与他人分享，是数据驱动决策的得力工具。

Upsonic是为企业级任务和垂直AI Agent提供的强大任务导向型AI框架，支持多种大语言模型并具备高可扩展性，能够无缝部署于云平台或本地环境，适合处理复杂的自动化任务。

一个可以在笔记本电脑运行的LLM试炼场，支持来自多个机构的任意模型，包括OpenAI、Anthropic、Cohere、Forefront、HuggingFace、Aleph Alpha和llama.cpp等。