OpenCoder-llm/opc_data_filtering开源 – 代码预训练语料库的启发式过滤框架

大型语言模型(LLM)幻觉相关论文列表，旨在解决大语言模型中的幻觉和真实性问题，通过评估、检测和改进方法提高语言模型的可靠性和正确性。

Wan2GP是一款基于Wan2.1的阿里巴巴开源和先进的大规模视频生成模型，专为显存有限的GPU用户设计，让普通GPU也能高效运行视频生成任务。它优化了内存消耗，适配几乎所有消费级显卡，支持多种生成任务，包括文本转视频、图片转视频等，是显存有限用户的理想选择。

Tips.io是一个专为Tailwind和AI爱好者设计的网站构建平台，提供简单易用的HTML网站搭建选项和高级配置，用户无需信用卡或邮箱即可开始构建，轻松点击和编辑元素。

dkernel是一个高性能的定制化CUDA内核库，专注于优化大规模语言模型的稀疏注意力计算。它通过使用OpenAI Triton编写的内核，显著提升了计算效率并降低了资源消耗，特别适用于需要高性能计算的场景。

GraphAgent是一个前沿框架，利用大语言模型（LLMs）模拟人类行为并生成动态的、带文本属性的社交图。该框架适用于在线社交媒体、电子商务和论文创作等模拟场景，帮助深入理解网络中的交互行为，是社会科学、网络科学和计算社会模拟研究的重要工具。

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。

Enfabrica ACF SuperNIC 是一种专为AI和加速计算设计的高性能网络接口控制器芯片，提供3.2 Tbps带宽和多端口800-Gigabit-Ethernet连接，支持超过50万GPU的大型AI集群。该项目旨在解决AI数据中心中的计算和网络瓶颈问题，提升GPU集群的互连效率和可扩展性。

JupyterLab是一个开源项目，提供了桌面版本，方便用户一键安装。它还引入了Jupyter_ai，使得JupyterLab成为备受依赖的工具。

DB-GPT是一款AI原生数据应用开发框架，支持本地化部署，不依赖外部服务器或云服务，确保数据隐私和安全性。它具备多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、Multi-Agents框架协作等功能，助力企业数字化转型与业务增长。DB-GPT在自然语言转SQL准确率达92.8%，并在TPC-H基准测试中超越GPT-4大模型。

SageMath 是一个强大的开源数学软件，采用 GPL 许可协议。它使用 Python3 构建，整合了许多现有的开源软件包，构建了一个完整、统一的计算平台。目标是创建一个充满活力的自由开源软件用以替代 Magma、Maple、Mathematica 和 MATLAB。

该项目允许用户在CPU上运行MPT-30B模型的推理，具有低训练和运行成本的特点。用户只需32G内存即可进行模型推理，适合各种文本生成和评估任务。

KuiperInfer是一个自制的深度学习推理框架，旨在帮助用户从零开始构建自己的深度学习推理框架，掌握现代C++项目的开发和调试技巧。它支持多种常见模型的推理，如Unet、Yolov5、Resnet等，并提供了丰富的功能来学习和优化深度学习框架的内部原理。

面向中文读者、能运行、可讨论的深度学习教材，中英文版被全球200所大学采用教学。该教材结合概念、背景知识和代码，旨在在同一个地方阐述批判性思维、数学知识和工程技能，支持中文读者，提供可运行和讨论的教材内容。

RouteLLM 是一个用于服务和评估 LLM 路由器的框架，旨在在不影响模型质量的情况下显著节省 LLM 的使用成本。它提供了一个 OpenAI 兼容的 API，能够根据请求自动路由到最佳模型，同时开箱即用的训练路由器功能使得成本降低高达 85%，且性能保持在 95% 的 GPT-4 水平。RouteLLM 还支持轻松扩展，以便添加新的路由器和基准，并通过单个命令比较所有路由器的性能。

Imagic Stable Diffusion 是一种基于文本提示的图像生成和编辑工具，能够高效地将用户的文字描述转化为高质量的图像。该项目支持多种图像生成模式，并且开放源代码，用户可以轻松进行自定义和扩展。