开源数据集构建

由Hugging Face、Argilla和开源机器学习社区共同合作的项目，旨在赋予开源社区共同构建有影响力的数据集的能力。

Ordinary People Prompts是一个为ChatGPT提供预设计提示的综合数据库，旨在帮助初学者了解AI并有效使用ChatGPT。用户可以通过这个平台获取灵感，创造自己的提示，并参与投票和评论。

Source Prompts是一个集中管理和分享提示的在线平台，灵感来源于PromptBase.com，致力于为用户提供丰富的提示资源，帮助他们更好地利用和生成内容。该平台汇集了各种类型的提示，适用于不同的应用场景，满足用户的多样化需求。

该项目包含了一系列最佳的ChatGPT系统提示，旨在提升与OpenAI开发的对话AI模型的互动质量。

OnePromptADay是一个新闻通讯，旨在每天向用户发送一个AI提示，帮助他们提高撰写AI提示的能力，适用于chatGPT、midjourney、runway ML等多种工具。通过这个项目，用户可以不断练习和改进自己的提示写作技巧，从而提升与AI互动的效果。

EgoExoLearn是一个数据集，旨在将自我中心与外部中心的视角结合，以解析现实世界中的程序活动。该项目关注程序活动的异步数据收集，提供丰富的场景和数据，以便更好地理解人类行为。

Prompt Hunt是一个让用户发现和分享AI提示的在线平台。用户可以浏览其他人的提示、为自己喜欢的提示投票，并查看其他人请求AI执行的内容。这一平台促进了用户之间的互动与灵感交流，帮助用户更好地利用AI技术。

这是一个无需Plus订阅的免费GPT提示集合，提供多种用途的提示，定期更新，界面友好，方便用户使用。

Hugging Face生态(Transformers, Datasets, Tokenizers, and Accelerate等)使用教程，旨在帮助用户掌握各种工具和库，提供实践示例和交互式学习体验，适合不同水平的开发者。

MNBVC（Massive Never-ending BT Vast Chinese corpus）是一个超大规模中文语料集，旨在收集各种形式的纯文本中文数据，包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词等。该数据集不仅涵盖主流文化，还包括各类小众文化及火星文，目标数据量达到40TB，目前进度为19.96%（7984GB），支持社区参与和协作。

本项目研究大型视觉数据集中存在的偏见，旨在为数据集创建者提供洞察，促进数据集的公平性提升。