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SahNirmatha是一个无代码平台，利用人工智能技术快速高效地进行应用原型设计和开发，帮助用户在短时间内将软件创意变为现实。

Refinery是一个开源的数据中心化集成开发环境，专注于自然语言处理，结合了程序化标注、广泛的数据管理和神经搜索能力。

Unbody是一个便捷的API，专为高级AI服务，支持从聊天机器人到生成搜索功能，能够处理用户的私有数据，无论是存储在Google Drive还是Slack中的PDF、电子表格或视频格式，都可以通过单一的GraphQl接口进行访问。

Embedding Propagation 是一种旨在为小样本分类创建更平滑流形的方法，通过改进嵌入传播技术来增强模型在有限标注数据下的泛化能力。它适用于多种小样本分类框架，能够有效提升模型在低数据环境下的表现，并为下游任务提供更优质的特征嵌入。

该项目使用TensorFlow框架，通过卷积神经网络（CNN）来预测股票价格走势。其核心目标是识别可能导致股价上涨的模式，从而为投资者提供有价值的参考。项目结合深度学习技术，专注于从历史数据中挖掘潜在的股票价格变化规律。

HybridAGI是一个基于可编程大型语言模型（LLM）的自治Agent，它允许用户通过基于图的提示编程方法对其行为进行编程。该项目旨在使AI行为更加符合预期，适用于开发自治AI系统、实现可编程的AI行为、研究神经符号AGI以及创建符合特定需求的AI应用。

RepoGPT 是一个交互式的开发助手，可以通过输入 GitHub 仓库的 URL，读取您的仓库并提供针对特定项目的开发指导，帮助用户更好地理解和实现项目，弥补文档与实现之间的差距。

EricLLM是一个快速批处理API，旨在为各种大语言模型提供高效的服务，支持多种模型配置和资源管理，方便用户进行批量文本处理和集成到现有应用中。

GenAI_Agents 是一个专注于生成式人工智能（GenAI）智能体技术的开源项目，提供了从基础到高级的多种 GenAI 智能体实现和教程，涵盖对话机器人、数据分析、教育辅助、创意生成等多个领域。项目包含超过 40 种构建案例，支持在 Google Colab 中直接运行体验，并提供详细的文档和实现教程。

Babillage Dataset 是一个多模态基准数据集，专为评估视觉语音模型（Vision Speech Models）设计。它基于 COCO-Captions、OCR-VQA 和 VQAv2 数据集，提供了口语化的问答对，适合研究对话式 AI、口语视觉问答和多模态对话系统。数据集包含三个子部分：Conversational COCO、Conversational OCR-VQA 和 Conversational VQAv2，每个子部分都有验证集和测试集，样本数量从数万到数十万不等。每个样本通常包括样本 ID、图像 ID（部分子集）、问题音频、答案音频、转录和时间对齐信息。数据集可通过 Hugging Face 的数据集库加载，并提供代码用于合并和显示样本。

本项目展示了如何使用 LangChain.js、TypeScript 和 Azure 创建一个无服务器的 ChatGPT 应用，旨在实现信息检索与生成的结合，提供灵活且可扩展的对话系统解决方案。

Riku.ai是一个使用户无需编码即可构建AI模型的平台，提供集成、API访问和公共共享链接，为个人和企业提供可访问的AI解决方案。

一种特殊的神经网络架构，可以在不增加推理成本的情况下，为语言大模型（LLM）增加可学习的参数。该研究发现模型比密集模型更能从指令调优中获益，因此提出将MoE和指令调优结合起来。

UMbreLLa是一个使大型语言模型在普通设备上高效运行的工具，通过独特的技术组合，使得70B级别的模型在RTX 4070Ti上能够达到类似人类阅读速度的性能，尤其擅长处理编程任务。

HealthAI 2024 Health Intelligence Challenge 是由蚂蚁集团主办的竞赛，聚焦于医疗大模型领域的应用创新，邀请全国高校、科研机构、医疗机构及科技企业共同参与。通过线上应用场景展示和线下分赛区路演等多种方式，为参赛者提供与行业专家深入交流的平台。竞赛旨在推动数字经济的发展和社会效益的提升，挖掘和培养一批具有前瞻性和创新性的医疗健康项目，推动医疗大模型技术在实际应用中的落地，加速健康医疗体系的发展。