awful-ai

用于追踪当前AI的使用情况的列表

Awful AI是一个策划的清单，追踪当前AI技术的可怕用途，旨在提高公众对这些技术在社会中误用的意识。该项目收录了导致歧视、误导和侵犯隐私的AI应用案例，并探讨可能的预防技术开发，以期抵制这些负面影响。此外，Awful AI还通过平台，激发公众和研究者之间的讨论，共同推动技术的负责任使用。

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AiIndex - AI资源与教程大集合，覆盖聊天、绘画和办公等领域

AI办公AI绘画AI聊天ChatGPTGithub开源项目

本项目汇集了AI聊天、绘画和办公等领域的资源和教程，包含丰富的ChatGPT应用和工具，可帮助用户更好地理解和使用AI技术。该项目是开源的，旨在与AI爱好者和开发者共同进步。

ai_webui - AI-WEBUI 多功能图像音频视频处理平台

AI-WEBUIAI创作平台Github图像处理开源项目视频处理音频处理

AI-WEBUI是一个开源的通用AI创作平台，集成图像分割、物体追踪、语音识别等基础功能，以及聊天机器人、视频翻译等高级功能。支持ChatGLM2、SAM和Whisper等多种AI模型，可显著提高短视频创作效率。通过简单的界面操作，用户能轻松完成复杂AI任务，适合个人和专业用户使用。

awesome-ai-painting - AI绘画资料与工具合集

AI绘画ChatTTSGithubMagic AnimateSDXL Turbostable-cascade开源项目

资源库由AI绘画爱好者创建，记录和分享了作者的AI绘画经历和知识。包含丰富的教程、工具和产品展示，如ChatTTS、stable-cascade、Magic Animate、SDXL Turbo等。用户可以访问国内外多种绘画平台，体验不同的AI绘画效果。资源库提供实用的技术教程和模型下载链接，是AI绘画初学者和爱好者的理想参考。

500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code - 涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域的AI项目列表

Artificial Intelligence Project ListComputer visionDeep learningGithubMachine learningNLP开源项目

该项目集合包括超过500个人工智能项目，涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。每个项目均附带代码链接，适合各层次开发者使用。项目持续更新，确保所有链接有效，用户也可提交请求和贡献代码。

awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库

Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI

AI-Infinity - 汇集前沿AI工具助力创新实验

AI工具AI开发Github人工智能代码辅助开源项目机器学习

AI-Infinity汇集1600多种AI工具,涵盖AI检测、音频处理、头像生成等领域。该开源项目持续更新,为用户提供探索AI技术、实验创新想法的平台。开发者、研究人员和AI爱好者可在此获取全面的AI工具资源。

AI Scout - 综合AI工具目录与搜索引擎

AI ScoutAI工具产品分类人工智能工具目录

AI Scout汇集并分类展示数千种AI工具，涵盖写作、图像生成、编程等领域。网站每日更新，提供便捷的搜索和浏览功能。同时开放AI工具提交通道，助力开发者获得更多曝光。

AI-News-Daily - AI领域每日资讯汇总聚焦技术突破与行业应用

AIGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目生成式AI

AI-News-Daily项目提供每日AI领域最新动态，涵盖从尖端技术突破到行业应用的广泛内容，包括大语言模型、计算机视觉、机器人技术等多个领域。项目不仅报道技术进展，还深入探讨AI对社会的影响，为读者提供全面而深入的AI资讯。适合AI专业人士和技术爱好者阅读，提供有价值的行业信息。

AI for Good Foundation - 将AI和技术创新应用于全球紧迫挑战的非营利基金会

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AI for Good Foundation汇聚顶尖人才和技术，致力于解决重大人类挑战。该非营利组织通过部署实际解决方案、教育和政策制定创造影响，专注于经济韧性、人道主义援助和难民支持等领域。它提供AI审计服务，并维护SDG数据目录以支持全球可持续发展目标。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

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该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

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