本指南详细介绍如何通过提示工程优化和提升大语言模型（LLMs）的应用，包括基础知识和高级技术，涵盖最新的研究论文、学习指南、讲座、参考资料及工具。适合开发者和研究人员理解与应用LLMs，支持13种语言，提供线上课程及多种服务。

GPT Researcher是一款自主AI工具，专为多种任务的全面在线研究设计。它能够生成详细、真实且无偏见的研究报告，并支持定制化资源和大纲。通过并行代理提升性能和速度，GPT Researcher解决了信息错误、速度慢和可靠性问题，使个人和组织能够获取准确、无偏见的信息。项目支持本地文档和网络资源，生成长达2000字以上的报告，并可导出为PDF和Word文档。

Flower 是一个高度可定制和可扩展的联邦学习框架，源自牛津大学的研究项目。支持包括 PyTorch、TensorFlow 和 Hugging Face Transformers 在内的多种机器学习框架。Flower 的设计原则包括可定制、可扩展、框架无关和易于理解，旨在为用户提供构建先进联邦学习系统的工具。通过详细的教程和文档，Flower 使联邦学习变得易于上手，并鼓励社区贡献和参与。

了解Lightning-Hydra-Template，这是一个兼具代码整洁和高性能的深度学习项目模板。它利用PyTorch Lightning和Hydra优化项目架构和实验管理，支持多GPU和TPU等多种训练选项，同时提供自动化测试和代码风格指导，帮助AI专业人员提升工作效率。此模板适用于快速试验和研发创新。

在GitHub上创建新问题，与ChatGPT公开交流，促进AI通过多元意见成长。所有对话和提示信息公开并可追踪，涵盖OpenAI/ChatGPT知识、AI研究概念、编程指导和幽默内容。此应用由GPT3.5&4模型、Rust和WasmEdge提供支持，可参考部署说明在组织中应用。

Cambrian-1是一个开源的视觉为中心的多模态AI模型项目。采用两阶段训练方法，在8B、13B和34B参数规模上达到了与闭源模型相当的性能。项目发布了Cambrian-10M指令微调数据集和CV-Bench基准测试集，为研究提供重要资源。Cambrian-1使用较少的视觉token，在多个视觉语言任务中表现出色，促进了开放式多模态AI的进步。

DAIR.AI是一个旨在推动人工智能研究、教育和技术普及的开源项目。该平台为AI爱好者提供参与机会，包括在GitHub上贡献代码和加入Discord社区讨论。DAIR.AI致力于使AI知识和资源更加开放，促进更广泛的参与。通过这个项目，人们可以获取最新的AI研究成果、学习资源和技术动态。

Chameleon是Meta AI开发的多模态早期融合基础模型。项目提供GPU推理实现、浏览器端多模态输入输出查看工具和评估提示。开源内容包括模型代码、权重和数据集，支持多模态AI技术研究与应用。Chameleon能够在文本、图像等多种模态间实现高效融合和理解。

Playground是基于炸弹人游戏的AI研究平台，为多智能体学习提供标准化环境。平台设有自由对战、团队对战和团队通讯对战三种模式，用于测试AI代理的规划、战术和合作能力。研究人员可通过Docker提交训练的代理参与全球比赛，促进多智能体和通信研究发展。项目得到多位AI专家支持，并鼓励社区贡献。