LaBraM是一个用于学习通用表示的大型脑模型，专门处理大量的脑电图（EEG）数据，旨在提高脑机接口（BCI）的性能。该项目结合了现代机器学习技术，以便从复杂的EEG信号中提取有价值的信息，推动脑机交互的发展。
JNEEG项目将Jetson Nano板转换为脑-计算机接口，能够通过8个通道实时测量脑电图（EEG）、肌电图（EMG）和心电图（ECG）信号。
这是一套全面的2000个聊天机器人提示资源，旨在帮助爱好者学习和实验聊天机器人，使他们熟悉其在不同上下文中的功能和应用。
OpenThought ARC-AGI-2是一个开源项目，旨在构建认知核心，以解决人工智能领域中的各种挑战。该项目专注于开发能够自我改进和进行推理的智能系统，为推动人工智能的进步提供基础。
Tree of Thoughts (ToT) 是一个强大而灵活的算法，能将模型推理能力提升多达70%。该插件式版本允许用户连接自己的模型，体验超智能的推理能力。
这是一个基于Mojo编写的Llama 2实现，旨在显著提升推理速度，充分利用Mojo语言的优势，支持Llama 2模型，并采用优化的内存管理，便于在各种环境中使用。
