rLLM开源项目 – 大语言模型强化学习开源框架

关于算法代码生成的数据集，具有更大规模、更高质量和更精细标签的特点，旨在提供一个更具挑战性的训练数据集和评估基准，用于代码生成模型领域

通往 AGI 之路是一个专注于 AI 学习的平台，旨在帮助用户从基础术语到实际应用全面了解 AI。项目通过多种形式传递 AI 知识，包括社交媒体、AI 工具和实时更新，目标是实现通用人工智能（AGI）并赋能用户。

基于Triton语言实现的Flash Attention, 采用OpenAI团队发布的Fused Attention代码，优化了注意力机制，适用于大规模数据处理，支持快速训练和推理，兼容多种深度学习框架。

Snake-SLAM是一个可扩展的可视化惯性SLAM系统，专为低功耗航空设备设计，能够有效融合视觉和惯性传感器数据，实现实时导航和定位。

康奈尔大学的Applied Machine Learning课程的执行课程笔记和幻灯片（2024年秋季版），讲授机器学习、数据挖掘和信号处理中的关键概念。

llm.mojo是Andrjey Karpathy将大型语言模型(LLM)最小化代码移植到Mojo编程语言的版本，旨在提供高效的模型推理和简化的学习体验。

sherpa-ncnn 是一个使用下一代 Kaldi 和 ncnn 构建的实时语音识别系统，支持多种语言和方言，具备低延迟性能，适合各种实时应用场景。它提供灵活的模型部署选项，并兼容 Kaldi 的最新技术，能够满足开发者的多样化需求。

lmms-finetune 是一个多模态大模型微调工具，提供了一个统一的代码库，简化了微调流程，支持微调多种LLM。它支持完整模型微调和LoRA微调两种方式，并且具有良好的扩展性，能够满足不同场景下的需求。

Spellbox 是一个利用人工智能从简单提示生成代码的编程助手，帮助程序员迅速轻松地解决复杂的编码问题。用户可以下载 macOS 或 Windows 应用，或将其添加为 VS Code 或 JetBrains IDE 的扩展。通过输入代码提示或描述，Spellbox 会生成所需代码，还提供代码解释功能以加深对生成代码的理解，并可以收藏代码片段以备将来使用。该工具旨在简化编码工作流程，提高生产力。

MM-RLHF 是一个多模态大语言模型对齐项目，旨在通过高质量指令数据和先进算法，提升模型在图像、视频理解和安全任务中的表现。该项目提供了20k高质量指令数据，覆盖多种任务，并提出全新的MM-DPO算法，显著提升模型性能。此外，项目还包含80k对比对，为强化学习训练提供强大支持。

开源机器学习框架

Pylustrator是一个用于创建清晰且可适应的科学研究数据可视化的界面，支持多种数据格式和形状。

为 Segment-Anything 2 提供扩展功能的 ComfyUI 插件项目，支持自定义节点和模型下载，让图像和视频的分割任务变得更加便捷和高效

Vercel AI Playground是一个在线平台，允许用户使用最新的AI语言模型构建AI驱动的应用程序。它提供了一系列功能来微调模型，例如并排比较模型的Compare Mode和优化参数的Tweak Mode。

MM-REACT是一个将ChatGPT和视觉专家库集成的系统，旨在实现多模态推理和行动的系统范式。它是一个开源项目，可以在arxiv.org/abs/2303.11381找到论文。