vector_db_id_compression开源 – 无损压缩向量ID，优化ANNS索引存储

该项目专注于近似最近邻搜索（ANN）中的向量ID无损压缩，采用非对称数字系统（ANS）和小波树方法，旨在不影响搜索性能的前提下，显著减少索引的存储空间。研究表明，在某些情况下，可将向量ID压缩7倍，在十亿级数据集上，索引大小可减少30%。该方法特别适用于大规模数据检索，特别是在倒排文件和基于图的索引中，解决了辅助数据存储成本高的问题。

这是一个专注于大语言模型在数学推理方面应用的资源集合，旨在帮助用户更好地理解和利用这些模型解决各种数学问题。该项目汇集了多种与数学推理相关的大语言模型，提供丰富的示例和应用案例，同时包含使用不同数学工具和库的指南，支持多种数学问题的解决方案。

这个开源项目是一个免费的AI API列表，收集了可以免费使用的AI API。项目声明并不代表对列出的任何服务的认可。该项目是由Nova Open Source AI Research发布在GitHub上的开源项目，主要关注开源和机器学习领域。

VOGE是一个基于生成式AI的3D内容创作平台，旨在简化高真实感和高质量虚拟3D资产的创建过程。用户可以在没有任何编辑或3D建模知识的情况下，将创意转化为数字化作品，适用于社交媒体、视频游戏、电子商务和虚拟现实体验等多个领域。通过AI技术，资产创建的时间和复杂性降低超过90%，使得生成定制化的3D内容既快速又简单。

DeepScaleR旨在为大语言模型（LLMs）提供强大的性能提升，仅用1.5B参数就超越了7B参数模型的性能。该项目完全开源，包括训练脚本、模型、数据集和日志，特别适用于参与AIME 2024竞赛的模型。

blender-mcp 是一个开源项目，通过 MCP（Model Control Protocol）实现 Claude AI 直接与 Blender 进行对话和控制，用户可以通过文字提示快速创建和调整复杂的 3D 场景。该项目简化了 3D 建模流程，提高了创作效率，适用于快速原型设计、自动化建模任务以及教育和演示用途。

YatSenOS-Tutorial-Volume-1是一个支点撬动操作系统大山的开源课程，旨在帮助有志向、有能力的同学从零开始学习操作系统的基本概念和实现。它提供了简明的操作系统学习材料，适用于32位操作系统的实验，并包含实用的示例代码和实验，适合中山大学学生学习和实践。

UltraChat是由清华团队基于Scalable Diverse方法构建的开源对话语言模型，凭借其在多轮对话中的卓越表现，在斯坦福大学的评测榜单中脱颖而出，成为得分超过80的唯一开源模型。该模型利用大规模、高质量、高度多样化的多轮指令数据进行训练，并在AlpacaEval评测集及自建评测集上表现出色，最高胜率可达98%。UltraChat致力于推动大模型对齐技术的发展，为各种自然语言处理任务提供强有力的支持。

AutoRegex 是一个前沿工具，旨在简化创建和测试正则表达式的复杂过程，提供直观的平台，帮助用户构建和测试正则表达式，以确保准确性和效率。

Ollama是一个利用大型语言模型（LLMs）来审查和评估GitHub和GitLab上的拉取请求和合并请求的平台，提高代码协作和审查效率。

pytorch/ort是一个旨在使用ONNX Runtime加速PyTorch模型推理的工具，支持将PyTorch模型转换为ONNX格式，利用ONNX Runtime提升推理性能，并兼容多种硬件后端。该项目还支持动态计算图，简化模型部署流程，让用户能够更轻松地在不同平台上运行优化后的模型。

HeyGen 是一个全面的视频翻译解决方案，能够自动处理视频中的语音，并支持多语言翻译，适用于多种场景。

微软将 GPT-4 整合到 Github Copilot，提供聊天形式的代码建议、从代码文档生成答案、命令行Copilot、语音交互、pull requests的Copilot支持等功能。

OneFlow-ONNX v0.6.0是一个用于将ONNX模型转换为OneFlow格式的工具，提升了转换接口的易用性，并新增支持多种模型和算子。

GET3D是NVIDIA推出的前沿AI工具，通过生成对抗网络(GAN)实现高效的3D模型生成，适用于游戏开发、虚拟现实及建筑可视化等多个领域。