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爱可可微博热门分享(4.8)

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No 1. DrawDB:免费的、简单的和直观的在线数据库设计工具和 SQL 生成器
No 2. HammerLLM:1.4B参数量的LLM,提供简洁高效的训练代码库,并完全开源了模型权重、环境、代码库和超参数
No 3. QAnything:致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可断网安装使用
No 4. OpenAI为训练GPT-4转录百万小时YouTube视频,挑战版权灰色地带
No 5. Weco AI 发布 AIDE:开启软件开发的 AI 时代
No 6. #免费##抽奖# 携手@异步图书 送出3本《大语言模型:基础与前沿》
No 7. ONNX-YOLO-World-Open-Vocabulary-Object-Detection:用 YOLO-World 模型在 ONNX 中执行开放词汇对象检测的脚本
No 8. RWKV-6发布,提供1.6B和3B两种模型,在2.5T Token上训练,支持100+种语言
No 9. [CL] Towards a Robust Retrieval-Based Summarization System ......
No 10. 基于生成式模型的推荐系统相关论文列表
No 11. Replit 正在将 AI 集成到开发环境中,以提高开发人员体验,选择了代码修复任务,因为开发人员在修复软件中花费了大量时间,Replit 团队正在训练第一个7B的 Replit 原生 LLM,以利用其大量的数据来修复代码错误
No 12. 视觉Mamba模型相关文献资源列表
No 13. OpenAI Streaming:一个 Python 库,提供易于使用的 Pythonic 接口,支持 OpenAI 的基于生成器的 Streaming,并支持回调机制来处理流内容
No 14. Loki: 由 Libra-AI 开发的一个开源工具,旨在将事实验证过程自动化
No 15. ClangQL:用于查询 C/C++ 代码的工具,使用 GitQL SDK 并提供了类似于 SQL 的查询语言
No 16. 从0到1构建一个MiniLLM
No 17. [CL]《Transforming LLMs into Cross-modal and Cross-lingual Retrieval Systems》
No 18. 生成式AI高峰已过?
No 19. 早![太阳] ​
No 20. 用大语言模型(LLM)处理表格数据相关论文资源列表
No 21. [CL]《Language Models as Compilers: Simulating Pseudocode Execution Improves Algorithmic Reasoning in Language Models》
No 22. Julius:个人AI数据分析师,连接数据并进行提问,支持Excel表格、Google表格和Postgres,生成各种数据可视化
No 23. 通过“短视训练”发现,transformer在语言建模场景下并没有有意识地提前缓存对未来有用的信息,主要是当前有用的特征也对未来有用。//[CL]《Do language models plan ahead for future tokens?》
No 24. [CV] Video Interpolation with Diffusion Models 网页链接 提出串联式扩散模型VIDIM生成高质量视频插帧,可处理复杂运动,生成效果连贯自然,明显优于现有非生成模型。
No 25. 晚安~ [月亮]
No 26. Live Transcription with Whisper PoC in Server - Client setup:提供了一个 Live-Transcription (STT) with Whisper PoC 的解决方案,基于 server-client 架构,使用 faster-whisper 模型和 gradio ui/cli 实现实时语音转文字
No 27. MLIR-EmitC:将 ML 模型转换为 C++ 代码的工具,它包含将 Keras 和 TensorFlow 模型转换为 TOSA 和 StableHLO dialect,以及将这些dialect转换为 EmitC 的脚本和工具
No 28. torchdbg:PyTorch 操作的跟踪器和反应式 UI,用于以调试器的形式可视化跟踪
No 29. faces.js:用于生成卡通脸矢量图片的 JavaScript 库
No 30. Teable:一个超快速、实时、专业、开发者友好、...
No 31. [CV] Streaming Dense Video Captioning 网页链接 提出基于聚类记忆和流式解码的流式稠密视频描述模型,可以实时处理和描述任意长的视频。
No 32. 几篇论文实现代码
No 33. LLM入门:不涉及太多数学和术语的LLM基本原理通俗讲解
No 34. [LG]《What's in Your 'Safe' Data?: Identifying Benign Data that Breaks Safety》
No 35. Mantis:一个命令行框架,旨在自动化资产发现、反 reconnaissance 和漏洞扫描的工作流程。它支持自动化分发扫描、超级容易定制扫描、仪表板支持、漏洞管理、高级警报和 DNS 服务集成
No 36. Boehm-Demers-Weiser Garbage Collector:保守的 C/C++ 垃圾收集器,可以在使用时动态分配内存
No 37. 'Bili2text - Bilibili视频转文字,一步到位,输入链接即可使用' GitHub: github.com/lanbinshijie/bili2text ......
No 38. LLM“红队”课程:教你如何测试和发现LLM应用中的漏洞,以使其更安全。通过提示注入攻击各种聊天机器人应用,看系统如何反应,理解安全失败。LLM失败会导致法律责任、声誉损害和代价高昂的服务中断。该课程帮助你积极测试、攻击和改进LLM应用的健壮性
No 39. 'stable-diffusion-tutorial - 全网最全Stable Diffusion全套教程,从入门到进阶' ......
No 40. [CL]《Do language models plan ahead for future tokens?》
No 41. 'MaxKB - 基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统,开箱即用,支持快速嵌入到第三方业务系统' GitHub: ......
No 42. 今日推介(第1369期):LLM的LLM响应错误检测能力评估、识别破坏安全的良性数据、通过模拟伪代码执行改进算法推理、将LLM变成跨模态跨语言检索系统、语言模型是否为未来的token提前做了规划 ......
No 43. 非结构化数据预处理工具
No 44. Graphy:数据可视化工具,提供了一种简单的方式...
No 45. ReaLMistake是首个包含丰富的LLM错误和详尽标注的基准测试,可全面诊断LLM响应错误检测性能,为进一步改进错误检测提供有价值资源。//[CL]《Evaluating LLMs at Detecting Errors in LLM Responses》
No 46. ai-researcher:AI 研究助手,基于 Anthropic Claude 和 SERPAPI,可以对给定的主题进行详细的研究。它将研究过程分解为子主题,为每个子主题生成单独的报告,然后将它们合并为最终的综合报告
No 47. RAG进化之路
No 48. '我的大模型课 - 关于如何编写大模型的prompt的一系列课' GitHub: github.com/PandaBearLab/prompt-tutorial ......
No 49. [RO] Embodied Neuromorphic Artificial Intelligence for Robotics: ......
No 50. 只需250美元的低成本开源机械臂