ggwave 是一个开源的、轻量级的库，允许设备通过声音信号在空气隔离的环境中传输少量数据。它采用基于频率键控（FSK）的调制协议，并结合纠错码（ECC）提高传输的鲁棒性。传输速率为 8-16 字节/秒，适用于无服务器广播、物联网设备通信、音频二维码、设备配对和授权验证等多种应用场景。目前已提供 iOS、Android 和 Linux 安装包可测试体验。
Taipy 是一个开源的 Python 库，用于构建数据和人工智能的 Web 应用程序前端和后端。该库专为 Python Web 开发者和数据科学家设计，无需具备 Web 开发的知识即可使用！
ASM 是一个用于操作字节码的开源 java 库。本项目旨在系统地介绍如何学习Java ASM的知识，主要涉及Core API、OPCODE和Tree API等内容。至于学习的预期目标就是，用一个形象的说法来讲，让字节码在你的手中“跳舞”：看看你的左手，一个完整的ClassFile拆解成不同粒度的字节码内容；看看你的右手，不同粒度的字节码内容又重新组织成一个ClassFile结构。
quicktype 是一个 TypeScript 开发的开源库，可以从 JSON、JSON Schema、TypeScript 和 GraphQL 查询生成强类型模型和序列化程序，以让在许多编程语言中安全地使用 JSON 变得轻而易举。
Fast-LLM是一个开源库，旨在加速大型语言模型的训练。它具有快速的训练速度、良好的可扩展性，支持多种模型架构，并且提供易于使用的接口，适合研究和工业应用。
TaiChi是一个开源库，专注于少样本学习，可以支持多种自然语言处理任务，具有灵活的API设计和强大的可扩展性，适合研究者和开发者使用。
书生·浦语（InternLM）是由上海人工智能实验室和 SenseTime（贡献相等）与香港中文大学、复旦大学和上海交通大学合作开发的多语言大型语言模型。
基于 LLaMA-7B 经过中文数据集增量预训练，旨在提升中文自然语言处理能力。
CuteGPT是复旦大学知识工场实验室推出的一个支持中英双语的开源对话语言模型，基于Llama模型结构进行改进和扩展，规模为13B（130亿）参数，可以在单张3090显卡上进行int8精度的推理。
Lit-LLaMA是一个独立实现的LLaMA，完全开源，遵循Apache 2.0许可证，基于nanoGPT构建，旨在解决原始LLaMA代码在GPL许可证下的限制，以支持更广泛的学术和商业应用。
