#开源项目

这个开源项目为Audacity开发了一系列基于AI的音频处理插件。包含音乐分离、降噪、音乐生成与延续以及语音转写等功能。插件使用OpenVINO技术，支持在本地CPU、GPU或NPU上运行，无需网络连接。这些功能可显著提升音频编辑效率和质量。项目采用GPL v3开源协议，适用于Windows和Linux系统。目前提供音乐分离、降噪、AI音乐生成和Whisper语音转写四大功能。开发者欢迎用户反馈和贡献代码，持续改进插件性能。

ChromiumHtmlToPdf是一个基于Google Chromium的开源.NET库和控制台应用，支持Windows、Linux和macOS。该工具提供高质量的HTML到PDF转换，完全兼容HTML5，支持异步操作。作为wkHtmlToPdf的现代替代方案，它具有更强大的功能和更好的兼容性。ChromiumHtmlToPdf易于集成，可通过NuGet安装，并提供详细文档和示例代码。

hyperlocal是一个Rust库，扩展了Hyper框架的功能，支持通过Unix域套接字进行通信。它允许开发者创建基于Unix域套接字的HTTP客户端和服务器，特别适合需要将访问限制在本地主机的应用场景。该库设计简洁，易于集成，并且与Docker等使用本地接口的Unix守护进程兼容。

GitHub520是一个开源项目，通过修改本地hosts文件解决GitHub访问速度慢和图片加载问题。项目提供自动更新的hosts内容，支持手动和自动配置，兼容Windows、Linux、Mac等多个平台。无需安装额外程序，仅需5分钟即可完成设置。此外，项目还提供多种配置方法，包括使用SwitchHosts工具进行自动更新，以及适用于AdGuard用户的DNS配置方案。GitHub520定期更新hosts内容，确保最优的IP解析结果，为开发者提供持续稳定的GitHub访问体验。

clash-verge是基于Tauri框架开发的开源网络代理工具，支持Windows、macOS和Linux系统。它提供图形界面，具备配置导入、规则管理和系统代理设置等功能，并支持多种代理协议。该项目定期更新，旨在提供稳定可靠的网络访问解决方案。

libpointmatcher是一个开源的模块化C++库，实现了用于点云对齐的迭代最近点(ICP)算法。这个库主要应用于机器人和计算机视觉领域，支持csv、vtk、ply和pcd等多种文件格式，可在Ubuntu、MacOS和Windows上运行。libpointmatcher以C++编写以提高效率，同时提供Python绑定。该库提供了灵活的配置选项，允许用户自定义点云配准过程中的各个步骤。它还包含了多个示例和教程，方便用户快速上手。libpointmatcher采用BSD许可证，适用于学术研究和商业项目。

这个开源项目致力于简化密码学概念，涵盖从基础到前沿的多个主题。内容包括对称和非对称加密、散列函数、数字签名等，通过图解和简洁语言呈现。适合有基本数学背景的读者，提供全面的密码学学习资源。项目持续更新，紧跟密码学技术发展。

OBS Studio是开源的视频捕捉和直播软件，支持多种视频源和场景切换。它提供高效的工作流程，适用于游戏直播、在线教学等场景。软件界面直观易用，同时具备丰富的高级功能，如视频编码和录制。OBS Studio有活跃的社区支持和持续更新，是一款功能全面的多平台视频处理工具。

4DMOS是一个基于稀疏4D卷积的3D LiDAR数据移动物体分割项目。该方法通过MinkowskiEngine处理点云序列，提取时空特征实现移动目标识别。项目开源了预训练模型、Docker环境和使用说明，支持在SemanticKITTI数据集上应用。研究成果发表于IEEE RA-L，为自动驾驶和机器人导航提供了新的技术方案。

Orchis是一款基于Material Design设计理念的GNOME/GTK桌面主题。该主题提供丰富的颜色和尺寸选项，允许用户自定义安装过程和进行细节调整。Orchis支持调整界面圆角、透明度等视觉元素，并可适配多个GNOME Shell版本。此外，Orchis还为libadwaita应用提供主题支持，并包含Flatpak应用的安装说明。作为一个开源项目，Orchis旨在为Linux桌面用户提供一个现代、美观且高度可定制的视觉体验。

Calamares是一个开源、跨平台的Linux系统安装框架，独立于特定发行版。它支持灵活的分区操作，并为发行版维护者提供简便的定制方式，支持第三方品牌化和外部模块。该项目基于KDE Frameworks和Qt开发，使用C++17编写，通过CMake构建。Calamares欢迎社区在代码、模块和文档等方面做出贡献。开发者可通过GitHub和Matrix参与项目讨论和协作。

Beelzebub是一个高安全性的蜜罐框架，用于检测和分析网络攻击。它支持低代码实现，并使用AI模拟高交互蜜罐行为。支持SSH、HTTP、TCP蜜罐，集成Prometheus、Docker和RabbitMQ，能够部署在kubernetes集群上。提供实时攻击更新的Telegram频道，并支持Ollama和OpenAI集成。

Mirascope提供了一种直观的方法来构建LLMs，类似于编写Python代码，提升了开发效率。通过版本控制和测试，确保高质量的LLM调用，并支持FastAPI和Pydantic等多种集成。附有示例和视频教程，帮助开发者快速入门。Mirascope还支持多种LLM提供商，并不断扩展功能。详细信息和使用方法可参考官方文档。

`LLM.swift` 是一个简洁易用的库，支持在macOS、iOS、watchOS、tvOS和visionOS上与大型语言模型本地交互。开发者可通过SPM或直接复制代码在Xcode项目中使用。此库基于`llama.cpp`，性能优越，并保持与最新更新同步。其设计允许自定义输入预处理、输出后处理及动态更新功能，并支持从HuggingFace获取模型数据，适用于跨平台高效语言模型交互的需求。

HQQ是一种无需校准数据即可快速精确量化大模型的工具，支持从8bit到1bit的多种量化模式。兼容LLMs和视觉模型，并与多种优化的CUDA和Triton内核兼容，同时支持PEFT训练和Pytorch编译，提升推理和训练速度。详细基准测试和使用指南请访问官方博客。

Solo Performance Prompting项目展示了通过多角色自我协作，提升大型语言模型在任务解决中的认知协同能力。项目提供创意写作、协作游戏和逻辑谜题的任务脚本，并通过GPT-3.5和LLama2进行实验。配置和运行基于OpenAI API。实验结果和数据集均可查阅，项目论文已被NAACL2024接收，欢迎学术引用和关注。

LESS项目提供了一种数据选择方法，通过选择有影响力的数据来增强特定功能。该项目涵盖了安装要求、数据准备、数据选择和模型训练的详细步骤，并提供相应的脚本和指南。通过预热训练、构建梯度数据存储库、任务数据选择和最终训练四个步骤，提升模型在下游任务中的表现能力。利用Flan v2、COT、Dolly和Open Assistant等训练数据集，以及MMLU、TydiQA和BBH等评估数据集，优化特定任务的模型性能。

dreamGPT基于大语言模型（LLM）的幻觉特性，通过发散思维生成创新想法。它与其他专注于具体问题的GPT解决方案不同，旨在探索尽可能多的可能性。使用dreamGPT需要安装Python 3.10+和Poetry，通过克隆GitHub上的dreamGPT仓库并配置环境变量，然后运行脚本生成新想法。用户还可以提供引导主题来定制生成过程。

Prompts Royale让用户可以轻松创建和优化多个提示候选内容，通过对比测试选出最佳方案。应用支持自动生成提示和测试案例，使用蒙特卡洛匹配和ELO评分系统进行高效排名，并允许用户定制每个参数。所有数据均在本地存储，确保安全。适合希望优化AI模型指令的开发者，提升提示工程效率。

CodeBox提供简便的云基础设施，专为LLM应用和服务设计。允许在安全隔离的环境中执行Python代码，并进行文件IO操作（即将支持向量数据库）。通过pip安装，并使用API密钥快速启动和管理。访问官网获取更多安装、使用和订阅计划的信息，或查看详细文档了解更多。

Rill Flow 是一款高性能和可扩展的分布式工作流管理服务，支持每日处理数以千万计的任务，执行延迟低于100毫秒。核心功能包括易用的可视化流程编排、插件集成、云原生容器部署与函数编排，并支持快速集成大型语言模型服务，适用于异构分布式系统的编排与调度。

该项目专注于通过顺序拒绝采样微调和迭代DPO方法进行奖励和偏好模型训练，提供包括ArmoRM、Pair Preference Model和Bradley-Terry Reward Model在内的多种开源模型，并在RewardBench排行榜中表现显著。项目内容涵盖奖励建模、模型架构、数据集准备和评估结果，适用于基于DRL的RLHF及多项学术研究。

Go SDK让开发者可以使用Google先进的生成式人工智能模型（如Gemini）开发AI功能。功能包括从文本或图文中生成文本、构建多轮对话和嵌入等。获取API Key并添加SDK即可开始，详细文档和示例请访问pkg.go.dev。

LangChain的C#实现提供了一个灵活且可扩展的大型语言模型框架，支持多种第三方库。该项目适用于创建和管理向量数据库，并能够集成多种LLM模型。团队对拉取请求响应迅速，并欢迎更多开发者参与提升项目质量。查询项目Wiki和示例代码以快速入门。

此项目利用大语言模型根据用户的研究兴趣和自然语言描述，提供个性化的arXiv最新论文摘要和推荐。用户可以通过Hugging Face平台使用服务，并通过OpenAI API密钥设置每日订阅，生成定制化的HTML摘要并通过SendGrid API发送邮件。该工具有效节省了科研人员筛选和阅读论文标题和摘要的时间，提高了研究效率。

ShipFast是一个免费的SaaS源码库，专注于生成式人工智能（GenAI）、大型语言模型（LLM）及其他AI服务。项目功能包括账户管理、订阅管理、内容管理系统（CMS）、OpenAI API 集成和业务想法生成器。未来更新计划包含角色聊天、文档聊天、AI写作助手、AI图像生成和图像搜索引擎。前端采用React与GraphQL，后端基于Python和Django，部署在AWS基础设施上。项目正在开发中，欢迎关注最新动态。

此项目展示了俄语语言模型的实现与比较，涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集，以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外，还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果，包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。

本地运行GGUF模型，通过简单的聊天界面与AI助手互动。支持自动检测编程语言、查看原始消息、实时文本流和快速模型下载等功能。兼容Windows、Linux和Mac平台，提供易用的Web API和开发API，方便开发者管理和使用AI模型。

mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。

GPT4Point项目提供了一个统一框架，用于三维点云与语言的理解和生成，涵盖3D多模态模型、Pyramid-XL自动注释引擎和新的对象级点云基准。项目包含3D多语言模型和控制下的3D生成，包含超过100万个不同详细程度的数据对，并设立了全面的3D点云语言任务评估指标。v1.0版本包含训练和三维描述生成的评估代码。

Code2Prompt是一个开源的命令行工具，用于将代码库转换为AI友好提示，以便LLMs进行代码分析、文档生成和优化。支持生成结构化Markdown、智能令牌管理、自定义Jinja2模板和与Gitignore集成。它还提供灵活的文件处理和多种输出选项，帮助开发人员更有效地进行代码分析和文档生成。

Langtorch是一个使用Java开发的模块化大语言模型应用项目。目前仍在活跃开发中，不适合生产环境。在Maven Central Repo可以找到之前的版本。项目提供详细文档和社区支持，通过Discord参与讨论或贡献代码。受多个流行LLM库的启发，如langchain和semantic-kernel，致力于提供强大的功能扩展性。

本页面汇总了多个人类偏好开源数据集，适用于LLM的指令调整、强化学习和评估。涵盖的数据集包括OpenAI WebGPT Comparisons、OpenAI Summarization和Anthropic HH-RLHF等。数据集中包含的问题、模型回答和人类评价数据，旨在为语言模型的开发和改进提供资源。覆盖文本摘要、对话、人类偏好比较等领域，为LLM研究和应用提供全面支持。

ViMusic 是一款基于 YouTube Music 的开源 Android 流媒体音乐播放器。它支持后台播放、离线缓存、歌词显示与编辑等功能。用户可搜索并播放歌曲、专辑、艺人和播放列表，还能导入播放列表和管理本地音乐。ViMusic 提供多种主题选择，支持 Android Auto，并可打开 YouTube 和 YouTube Music 链接。此应用为音乐爱好者提供了全面且便捷的听歌体验。

SimpMusic是一款基于Android平台的YouTube音乐替代应用。它集成了YouTube Music、Spotify、Musixmatch等多个服务的功能,提供无广告音乐播放、个性化推荐、歌词同步、离线缓存等特性。该应用支持1080p视频播放、多账户登录、AI歌曲推荐等高级功能,同时注重用户隐私保护。作为开源项目,SimpMusic还提供Spotify Canvas动态封面、SponsorBlock跳过视频广告段、ReturnYouTubeDislike等独特功能,为音乐爱好者提供了一个功能丰富、体验优质的音乐平台选择。

LLM-Workshop 是 Sourab Mangrulkar 创建的大语言模型工作坊。该项目为开发者和研究人员提供 LLM 技术学习平台，内容包括模型训练、调优技巧、应用开发等。工作坊旨在帮助参与者掌握 AI 和自然语言处理领域的实用技能，适合想要深入了解大语言模型技术的人员参与。