NdLinear开源 – N维线性变换层，高效处理多维数据

TSNet是由哈佛大学研究人员开发的一种神经网络架构，旨在根据输入数据高效地在不同计算路径之间切换。该架构能够动态调整计算流程，适用于处理多种类型的输入数据，并且具有可扩展性，能够应对大规模数据集。TSNet与TensorFlow无缝集成，支持多任务学习场景，为复杂的机器学习项目提供了灵活的解决方案。

Tied-LoRA是一种简单的范式，它利用和来增加LoRA方法的参数效率。该方法在多个任务中表现出相当的性能，并且仅使用标准LoRA方法的13%的参数，有助于减少模型的复杂性和提升训练效率。

RWKV-LM是一种基于RNN的新架构，具有较低的计算复杂度（线性时间而非像Transformer那样的二次方时间）和恒定空间占用（无需KV缓存）。相比Transformer，它在上下文长度增加时内存使用呈线性增长，且计算需求更低。

CnC_Red_Alert是经典即时战略游戏《红色警戒》的开源代码库，项目在GitHub上存放了该游戏的源码，但需要依赖于旧版的库进行编译，同时必须拥有原游戏的许可才能使用编译后的二进制文件。提供完整的源代码和Steam Workshop支持，助力游戏模组创作和技术研究。

用于在 ComfyUI 中运行 X-Portrait 的包装器，用于将视频中的人脸动画化，使其遵循参考图像的风格。该项目实现了视频人脸的动态效果与图像风格的匹配，提供了良好的用户体验，支持多种视频格式，方便用户在创作中进行个性化调整。

这个开源项目是一个中国法律AI助手，主要功能是将中国的法律法规数据转化为向量，并与ChatGPT相结合，通过自然语言进行问答。

LLM Hosting Container 是一个用于部署和托管大型语言模型的解决方案，具备与AWS服务的无缝集成，提供易于使用的API接口，并支持自动扩展和负载均衡，优化性能以满足高并发需求。

llama2.cpp 是一个高效的推理库，专为 C++ 开发，支持 CPU 计算，并且未来将支持 CUDA 和 AVX512，旨在提供高效的 Llama 2 模型推理体验，方便集成到各种 C++ 项目中。

DuckRush 是一个基于 Hono 的简单快速的后端 API，可以通过关键词在互联网上搜索相关内容，并将其转换为适合 LLM 处理的格式。支持在 Cloudflare 上进行部署。

Frpc-Desktop 是 GitHub 上一款基于 Frp 的跨平台桌面客户端，提供简洁的可视化配置界面，支持所有 Frp 版本，帮助用户轻松实现内网穿透。它兼容 Windows、macOS 和 Linux 系统，适用于多用户环境，支持开机启动、快速分享 frps 配置、批量管理端口等功能。

音乐生成质量评估工具，用于比较生成音乐与真实音乐的相似度，帮助音乐生成模型的开发和优化

Report mAIstro是一款能够根据用户需求生成定制化报告的工具，通过自然语言指令将信息整合成结构化报告，从而提高决策效率。

一个轻量级的视觉-语言-动作模型，专门用于GUI智能代理。它可以理解屏幕界面内容，执行点击、输入、滚动等交互操作，支持网页和手机应用场景，能够自动完成用户界面任务

Collie是一个多功能的AI模型训练与部署框架，旨在简化机器学习模型的开发和管理过程。它基于PyTorch，结合了DeepSpeed和MegatronLM，避免使用复杂的外部库，并提供用户友好的接口和多种内置工具。

llama2.c 是一个用 C 语言编写的大模型项目，具有高度的移植性，能够在支持 Linux 的系统上运行，包括 Commodore C-64。该项目展示了在大模型领域，C语言在跨平台兼容性方面的优势，特别是在资源受限的设备上。