Unique3D开源 – 快速生成高质量3D模型

COMO 是一个将 gitee.com 上的 COMO 项目搬到 github.com 的备份工具，旨在提供更好的代码管理和协作体验。

CrayEye是一个免费的开源项目，旨在通过设备传感器和API注入真实世界上下文来生成和共享多模态LLM视觉提示。该项目由人工智能编写，支持用户创建丰富的视觉提示，以增强机器学习模型的上下文理解能力。

llm-coder是一款完全在本地运行的AI工具，旨在通过文字描述或拖拽图片的方式快速生成HTML和CSS代码。它无需API密钥或外部服务器支持，采用Apache-2.0开源许可，用户可以自由修改和分发代码，适合在本地环境中进行网站开发。

PDF.js是由Mozilla支持的社区驱动开源项目，旨在创建一个通用的、基于Web标准的平台，用于解析和渲染PDF文件。它可以在任何现代浏览器上运行，提供了跨平台兼容性、开源免费、功能丰富和易于集成的特点。

Hoarder是一款开源的AI书签管理工具，通过浏览器插件一键保存网页，AI自动提取网页信息，并支持链接、笔记、图片和PDF等多种格式的管理，便于用户高效管理和查找信息。

dagger/agents 是一个基于 Dagger 的 AI 代理示例项目，旨在为开发者提供快速上手的模板。该项目展示了如何使用多种编程语言（如 Go、Python 和 TypeScript）实现 AI 代理，并提供了多代理协作的示例。代码简洁、易于理解且可扩展，适合开发者在此基础上进行定制和扩展。

一个深入研究Apollo自动驾驶框架的项目，旨在帮助开发者理解和使用Apollo平台。

EMP-SSL是一种创新的自监督学习方法，通过增加每个图像实例中的图像块数量，显著提高了自监督学习的效率。该方法不依赖于常见的启发式技术，如分支之间的权重共享，并采用了特征归一化、输出量化和停止梯度等技术，使得训练时间减少了两个数量级，同时在多个数据集上实现了高准确率。

一个集合了 Mojo 语言资源和工具的项目，旨在帮助开发者更好地使用 Mojo 语言。

FastFeedParser是一个专为Python设计的高性能feed解析器，支持RSS、Atom和RDF格式。它通过采用lxml库实现高效的XML解析，具备智能内存管理功能，能够快速解析并处理feed内容。此外，它还支持媒体内容和附件的解析，并自动进行日期解析和UTC标准化，确保数据的准确性和一致性。

Awesome Isaac Gym 是一个精心整理的 NVIDIA Isaac Gym 相关框架、论文、软件和资源列表，旨在帮助机器人学习和强化学习研究。它提供了丰富的学习材料和视频教程，支持多种强化学习框架，以加速机器人开发。

Megatron-LM是由NVIDIA开发的开源工具，专注于高效训练大规模语言模型。它利用优化的并行策略和计算设计，使开发者能够在多GPU环境中快速构建超大规模参数模型。该平台强调性能和可扩展性，代码清晰且社区反馈活跃，特别适合处理大规模语言模型的研究人员和企业，推动自然语言处理技术的边界。

该项目是一个关于大型语言模型和基础模型在时态数据（时间序列、时空和事件数据）以及AIOps领域应用的资源列表。它提供了全面的资源，包括论文、代码、数据集等，系统地总结了该领域的最新进展，为研究者和开发者提供了可靠的参考。

Deep Knowledge Tracing (DKT) 是一种利用循环神经网络 (RNNs) 来追踪学生知识状态的深度学习模型。该模型由 Chris Piech 等人在 NIPS 2015 的论文中提出，旨在通过分析学生的学习历史来预测其未来的表现。DKT 能够处理大规模的教育数据，并提供对学习过程和知识获取的深入见解。此外，该模型的开源实现可在 GitHub 上获取。

Flux 是字节跳动开源的 MoE 架构优化技术「COMET」，旨在通过细粒度的计算与通信重叠来提高混合专家模型（MoE）的执行效率。该技术显著提升了模型训练的速度，降低了计算成本，并已在万卡集群中实战应用，累计节省了数百万 GPU 小时。Flux 完美兼容 DeepSeek DualPipe 方案，支持多种硬件环境稳定运行，且无需框架重构，即插即用。