Wikipedia-Utils是一个专门为自然语言处理设计的工具，旨在高效地对维基百科文本进行预处理。它支持多种文本处理功能，能够处理大规模的维基百科数据，并且易于集成到现有的自然语言处理工作流中。该工具还提供丰富的API接口，方便用户根据需求进行定制化操作。
NLPretext是一个综合性的NLP文本预处理库，提供多种文本处理功能，旨在为各种NLP用例提供高效和灵活的解决方案。它支持大规模文本数据的高效处理，并且允许用户根据需求定制预处理选项，方便集成和使用。
该项目是Hugging Face Tokenizers库的C++复现版本，旨在提供高性能的分词功能，支持多种语言模型，并且与Python版本兼容，允许用户自定义分词策略。
自然语言处理（NLP）教程，涵盖文本词向量、词法分析、预训练语言模型等常见NLP任务，适合作为入门学习和基线参考。
Embedefy简化了获取嵌入的过程，使得增强各种AI应用变得更加容易。它提供了一个简单的API来检索文本的嵌入，适用于检索增强生成（RAG）、语义搜索等多种AI应用。此外，Embedefy的PostgreSQL扩展允许用户从数据库中直接访问嵌入，无需构建和维护额外的应用程序。
DeepSeek-V3 的Q4_k_m 量化版本，大小比原本的小一半，兼容性强，适用于多种环境，提升处理效率，同时保留大部分原始模型性能。
TorchScale 包含我们在Transformers稳定性（DeepNet）、通用性（Magneto/Foundation Transformers）和效率性（X-MoE）的一系列研究的官方实现。我们希望通过基础本质的研究探索AI（尤其是大模型）的通用结构，并在NLP，CV，Speech和多模态等领域的任务和基础模型中广泛验证，欢迎大家使用、交流、合作开发。
Eternity AI是印度理工学院帕特纳分校的一个研究项目，旨在构建一个以人为本的语言模型，能够通过访问实时互联网来模拟人类行为，减少幻觉，并在超过10万个行为参数上进行训练。
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。
Manipulist是一个基于浏览器的文本/列表处理和抓取工具，由Engiweb Ltd开发。它允许用户对输入文本执行多种操作，以实现所需的输出文本。用户只需通过网页浏览器访问，无需下载任何软件或应用程序。
Open in ChatGPT 是一款Chrome扩展，允许用户将选定的文本直接在ChatGPT中打开，并附加自定义提示。用户只需右击所选文本，从上下文菜单中选择'在ChatGPT中打开'选项，即可快速使用。
