Meta 的应用强化学习团队带来了可投入生产的强化学习 AI 代理库，支持多种算法和高效的样本利用率，适用于不同的应用场景。
OpenDelta是一个开源框架，旨在实现高效的参数调优（Delta Tuning），支持多种机器学习模型和任务，具有易于集成和扩展的特点，能够优化计算资源的使用。
FederatedScope是一个全面的联邦学习平台，提供便捷的使用体验和灵活的定制选项，适用于学术界和工业界的各种联邦学习任务。
llm-numbers是一个每个LLM开发人员都应该了解的工具，提供关键的统计数据和指标，帮助开发者深入理解模型性能。它支持多种语言模型的评估，并易于集成到现有的机器学习工作流中。此外，llm-numbers还提供可视化工具，以便展示模型数据，让开发者更直观地分析结果。
一个利用代理框架进行视觉任务的库，能够快速生成代码，帮助用户完成图像识别任务，简化视觉问题的解决过程。
FastAPI是一个现代化、快速的Web框架，专为构建API而设计。它基于Python 3.6及更高版本，旨在提供高效、简单且灵活的解决方案，特别适合开发高性能的API服务。FastAPI利用Starlette和Pydantic来实现高性能和自动数据验证，同时支持异步编程，能够处理高并发场景。此外，它还能自动生成OpenAPI文档，极大提升了开发效率。
Katana ML Skipper 是一个简单且灵活的机器学习工作流引擎，支持多种机器学习任务，具有强大的可扩展性，能够轻松集成其他工具和库，帮助用户高效地创建和管理机器学习工作流。
LLMTuner是一个高效的工具，旨在通过简化的微调流程，使用户能够在几行代码内调整大语言模型（LLM）。它支持多种预训练模型的加载和微调，提供灵活的超参数调整功能，同时拥有友好的用户界面，便于用户快速上手。该项目的可扩展性强，适用于不同的应用场景。
Woodpecker是一种用于多模态大语言模型的幻觉修正工具，旨在提高生成文本的准确性和可靠性。它支持多种输入类型和数据源，集成简单，易于使用，能够有效地纠正生成过程中出现的错误信息。
这个开源项目叫做“AI Code Translator”，它基于GPT-3.5/GPT-4技术开发，可以帮助用户将程序代码自动转换成其他编程语言，从而节省时间和提高效率。该项目的代码托管在GitHub上，支持数十种编程语言互相切换。
Clippy是一个基于GPT-4的编程助手工具，通过多智能体协同工作，能够帮助用户规划、编写、调试和测试项目代码，甚至可以自主完成一些项目。它旨在提高开发效率，简化编程流程，让用户专注于更高层次的设计和创意。
AnySkill是一个用于交互代理的开放词汇物理技能学习项目，旨在提升交互代理在多种物理技能上的学习能力。该项目通过创新的方法使代理能够在未见过的技能上进行学习，进而实现更灵活的交互和应用。
这是一个专注于应用于网络安全的强化学习资源的精心整理列表，包含研究论文、实用实现和相关工具，旨在帮助研究人员和开发者在这一领域获得最新的信息和技术支持。
