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TeToS (Text-to-Speech Operating System) 是一个开源项目，提供了一个统一的接口来集成和使用多个文本到语音（TTS）服务提供商。它简化了开发者在不同TTS服务之间的集成和使用过程，使得开发者可以轻松地切换或同时使用多种不同的文本到语音服务。支持多种TTS服务提供商，如Edge-TTS、OpenAI TTS、Azure TTS、Google TTS、Volcengine TTS、Baidu TTS、Minimax TTS、迅飞 TTS和Fish Audio等。

LangGraph 101 是由 LangChain 团队设计的免费教程，旨在帮助用户掌握 LangGraph 框架，用于构建精确可控的 AI 智能体和多智能体应用。通过一系列笔记本教程，涵盖从基础到高级的 LangGraph 知识，并提供开源案例代码，便于快速上手实践。教程还包括环境搭建指南、集成 Azure OpenAI 方案，以及流式处理、断点和状态编辑等人机交互功能。

该项目是GitHub上的一个仓库，旨在为机器学习和AI技术面试提供全面的指导。它涵盖了机器学习、深度学习的基础知识，包括机器学习基础、深度学习基础、机器学习系统设计、概率与统计、机器学习数学、编程与算法、领域特定知识以及行为与软技能等内容。特别适合大公司的机器学习工程师和应用科学家角色的面试准备。虽然未明确提到推荐系统的专门部分，但相关内容可能隐含在机器学习应用中。

Diffusion Policy 是一种利用扩散模型进行视动策略学习的方法，探索了扩散模型在策略学习中的应用。它提出了一种新的训练算法和架构，并在模拟和真实世界实验任务中表现出色，能够实现更高的成功率和更快速、更有效的学习。项目提供了完整的代码、实验数据和Google Colab笔记本，支持用户快速上手和复现实验结果。

DevDocs是由CyberAGI开发的开源文档处理工具，专为开发者设计，能够自动爬取、解析和组织技术文档内容。 它通过智能爬虫技术将分散的文档转化为结构化数据，大幅降低技术调研时间。项目内置MCP服务器，支持与Claude等AI工具集成， 提供对话式文档查询体验，支持Docker快速部署，适用于企业团队、独立开发者等多种场景。

Forgetting Transformer (FoX) 是一种改进的 Transformer 模型，通过在 Softmax 注意力机制中加入遗忘门，增强了处理长文本和序列任务的能力。它的设计目标是提升长文本建模、长度外推和短文本任务的性能，同时保持长上下文处理能力，并解决标准 Transformer 缺乏显式数据依赖遗忘机制的问题。FoX 通过数据依赖的方式下调未归一化的注意力分数，命名为“遗忘注意力”（Forgetting Attention）。研究表明，FoX 在长上下文语言建模、长度外推和短上下文下游任务上优于标准 Transformer，而在长上下文下游任务上表现相当。此外，FoX 兼容 Flash Attention 算法，且无需位置嵌入，保留了 Transformer 相对于循环序列模型（如 Mamba-2、HGRN2 和 DeltaNet）在长上下文能力上的优势。

MetaVoice-1B 是一个拥有1.2亿参数的文本转语音(TTS)模型，专注于生成情感丰富、节奏自然和音调准确的英语语音。它支持零样本克隆美国与英国口音，并支持跨语言的声线定制。模型基于100K小时的语音数据进行训练，支持任意长度文本的合成，并提供了丰富的API和Web UI供用户使用。项目采用Apache 2.0开源许可，用户可以无限制地使用。

DeepCTR-PyTorch是一个易于使用、模块化且可扩展的基于深度学习的点击率（CTR）模型库，专为PyTorch设计。它提供了简单易用的接口，支持多种深度学习CTR模型，并且其模块化设计允许用户灵活定制和扩展模型。通过利用PyTorch的高效计算能力，用户可以快速构建、训练和优化CTR模型，并将其集成到更大的机器学习流程中。

Awesome-LLM-Judges是一个一站式LLM Judges工具大集合，旨在为AI模型的自动评估提供全面解决方案。该项目汇集了30+前沿LLM Judges研究论文，涵盖多种评估场景，如辩论、安全、幻觉检测等。此外，它还提供了开源库Verdict，方便用户快速实现论文中的方法。

Reasoning-Attack项目旨在揭示大型语言模型（LLM）在推理过程中的漏洞，特别是模型在特定查询下无法生成结束标记，导致资源耗尽的问题。通过实验验证，该项目展示了仅需少量攻击请求即可完全占用GPU资源，形成低成本DDoS攻击手段。此外，攻击查询可在同系列模型间转移，对开源开发生态构成威胁。项目提供了测试、评估和防御推理攻击的工具，帮助开发者和研究人员识别和分析不同模型在面对攻击查询时的表现。

awesome-deepseek-integration 是 DeepSeek 官方提供的开源项目，旨在展示如何轻松将 DeepSeek 大模型的能力接入各类软件。该项目涵盖了多种应用程序、Agent框架、聊天插件、浏览器插件、编程器插件等，提供了丰富的集成示例和详细的文档，支持多种编程语言和框架，持续更新并得到社区的支持和贡献。

DeepChat是一款基于Apache 2.0协议的开源AI客户端，连接强大AI与个人世界的智能助手。它支持多平台（Windows、macOS、Linux）、多模型云服务及本地模型部署，提供高效的多路聊天功能和完整的Markdown渲染。DeepChat深度整合了主流AI平台，实现智能联网搜索，采用模块化架构设计，支持快速迭代，并构建了MCP多模态处理中枢和企业级知识库系统，打造插件生态，支持功能扩展。

Fish Speech是一个开源项目，通过仅需15秒的任意声音，可以可靠地合成自然流畅的语音，同时保持给定的音色、风格和口音。该项目由So-VITS-SVC和Bert-VITS2的创作者团队推出。

AIBrix 是一个开源项目，旨在为构建可扩展的生成式人工智能（GenAI）推理基础设施提供基础组件。它提供了一个云原生解决方案，专门为部署、管理和扩展大型语言模型（LLM）推理而优化，尤其适合企业需求。AIBrix 使用 Kubernetes 进行部署和管理，支持高密度 LoRA 管理、LLM 网关和路由、自动缩放器、统一 AI 运行时、分布式推理、分布式 KV 缓存、经济高效的异构服务以及 GPU 硬件故障检测等功能。

LangUI是一个开源的Tailwind组件库，专为GPT、生成式AI和大语言模型项目设计，旨在增强AI应用的用户体验。