Ранг #1 openai/chatgpt-retrieval-plugin
https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin
Език: Python
Звезди: 6 999 (1 349 звезди днес) Форкове: 658
ChatGPT Retrieval Plugin е хранилище, което предоставя гъвкаво решение за семантично търсене и извличане на лични или организационни документи, използвайки заявки на естествен език. Той е проектиран да се използва като плъгин за ChatGPT, езиков модел, обучен от OpenAI. Хранилището е организирано в няколко директории, всяка от които съдържа различни компоненти на плъгина, като основната логика за съхранение и заявка за вграждане на документи, примерни конфигурации, методи за удостоверяване и специфични за доставчика примери.
Този плъгин може да се прилага в различни области, включително, но не само, обслужване на клиенти, управление на знания и извличане на документи. Може да се използва, за да помогне на фирми и организации ефективно да търсят и извличат подходяща информация от техните документи, намалявайки времето и усилията, изразходвани за ръчно търсене.
Търговските приложения на този плъгин могат да включват интегриране в чатботове за обслужване на клиенти или системи за управление на знания, което позволява на потребителите лесно да търсят и извличат подходяща информация. Може да се използва и от фирми за подобряване на техните вътрешни системи за извличане на документи, което улеснява служителите да намират информацията, от която се нуждаят.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #2 BlinkDL/RWKV-LM
https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM
RWKV е RNN с LLM производителност на ниво трансформатор. Може да бъде директно обучен като GPT (паралелизируем). Така че съчетава най-доброто от RNN и трансформатора — страхотна производителност, бързи изводи, спестява VRAM, бързо обучение, „безкрайно“ ctx_len и безплатно вграждане на изречения.
Език: Python
Звезди: 3 871 (242 звезди днес ) Вилици: 267
Езиковият модел RWKV е авангарден модел за дълбоко обучение, който съчетава най-доброто от RNN и трансформаторните архитектури. Това е RNN с LLM производителност на ниво трансформатор, който може да бъде обучен като GPT трансформатор и е 100% без внимание. Моделът RWKV предлага страхотна производителност, бързи изводи, спестява VRAM, бързо обучение, „безкрайно“ ctx_len и безплатно вграждане на изречения. Може да се прилага в широк спектър от области, включително обработка на естествен език, генериране на текст и разпознаване на реч. Пакетът RWKV pip е достъпен за изтегляне и моделът може да се стартира с помощта на няколко реда код. Проектът RWKV предлага набор от тегла за изтегляне и разработчиците могат да се присъединят към общността на RWKV Discord, за да надграждат върху модела. Езиковият модел RWKV има значителни търговски приложения в индустрии като електронна търговия, обслужване на клиенти и създаване на съдържание.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #3 getcursor/cursor
https://github.com/getcursor/cursor
Редактор, създаден за програмиране с AI 🤖
Език: TypeScript
Звезди: 3 030( 551 звезди днес) Форкс: 165
Cursor е редактор, създаден за програмиране с AI. Той е предназначен да помогне на разработчиците да пишат, редактират и управляват код по-ефективно чрез използване на изкуствен интелект. Понастоящем редакторът предлага няколко функции, включително възможност за генериране на 10–100 реда код с AI, който е по-умен от Copilot, помолете AI да редактира блок от код и да видите само предложени промени, както и интерфейс в стил ChatGPT, който разбира вашия текущия файл.
Този проект може да се приложи в областта на разработката на софтуер и програмирането, където може да помогне на разработчиците да пишат и управляват код по-ефективно. Може да се използва за рационализиране на процеса на кодиране, намаляване на времето и усилията, изразходвани за ръчно кодиране, и подобряване на цялостното качество на кода.
Търговските приложения на този проект биха могли да включват интегриране в съществуващи работни потоци за разработка на софтуер, предоставяйки на разработчиците по-ефективно и интелигентно изживяване при кодиране. Може също така да се използва за подобряване на производителността и ефективността на екипите за разработка на софтуер, намалявайки времето и усилията, изразходвани за задачи за ръчно кодиране и позволявайки на разработчиците да се съсредоточат върху по-сложни и творчески задачи.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #4 LC1332/Chinese-alpaca-lora
https://github.com/LC1332/Chinese-alpaca-lora
骆驼: китайска фино настроена инструкция LLaMA. Разработено от 陈启源 @ 华中师范大学 & 李鲁鲁 @ 商汤科技 & 冷子昂 @ 商汤科技
Език: Jupyter Notebook
Звезди: 668 (161 звезди днес) Разклонения: 40
骆驼(Luotuo) е китайски езиков модел, разработен от екип от изследователи от Sensetime и Huazhong Normal University. Проектът има за цел да разработи фино настроена китайска инструкция LLaMA и да проучи дали английски модел може да бъде междуезиково научен на китайски чрез LoRA. Моделът е кръстен на камилата, тъй като както LLaMA, така и алпаката принадлежат към семейство Чипкокопни (Artiodactyla-Camelidae). Проектът Luotuo има значителни приложения в обработката на естествен език, генерирането на текст и разпознаването на реч. Проектът предлага набор от обучени модели, които могат да се използват за различни приложения. Моделът Luotuo-Lora-7b-0.3, обучен върху преведени данни от алпака 52k и гуанако, предлага значителни подобрения в производителността само след една епоха. Проектът предлага код за оценка и набор от връзки към Colab за бърза оценка, обучение и превод на данни. Проектът Luotuo има значителни търговски приложения в индустрии като електронна търговия, обслужване на клиенти и създаване на съдържание.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #5 intitni/CopilotForXcode
https://github.com/intitni/CopilotForXcode
Липсващото разширение за редактор на източник GitHub Copilot Xcode
Език: Swift
Звезди: 1626( 67 звезди днес) Форкс:45
Copilot за Xcode е разширение за редактор на източник на Xcode, което предоставя поддръжка на Github Copilot и ChatGPT за Xcode, популярна интегрирана среда за разработка (IDE) за macOS. Този проект използва LSP, предоставен чрез Copilot.vim, за генериране на предложения и ги показва като коментари или в отделен прозорец. Изисква активен абонамент за GitHub Copilot и валиден OpenAI API ключ, за да използвате функциите за чат.
Този проект може да се приложи в областта на разработката на софтуер и програмирането, където може да помогне на разработчиците да пишат и управляват код по-ефективно. Може да се използва за рационализиране на процеса на кодиране, намаляване на времето и усилията, изразходвани за ръчно кодиране, и подобряване на цялостното качество на кода.
Търговските приложения на този проект биха могли да включват интегриране в съществуващи работни потоци за разработка на софтуер, предоставяйки на разработчиците по-ефективно и интелигентно изживяване при кодиране. Може също така да се използва за подобряване на производителността и ефективността на екипите за разработка на софтуер, намалявайки времето и усилията, изразходвани за задачи за ръчно кодиране и позволявайки на разработчиците да се съсредоточат върху по-сложни и творчески задачи.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #6 cisagov/untitledgoosetool
https://github.com/cisagov/untitledgoosetool
Untitled Goose Tool е стабилен и гъвкав инструмент за лов и реагиране при инциденти, който добавя нови методи за удостоверяване и събиране на данни в ред за провеждане на пълно разследване срещу средите Azure Active Directory (AzureAD), Azure и M365 на клиента.
Език: Python
Звезди: 364 (111 звезди днес) Разклонения: 24
Untitled Goose Tool е инструмент за търсене и реагиране при инциденти, предназначен да подпомага екипите за реагиране при инциденти чрез експортиране на облачни артефакти след инцидент за среди, които не поглъщат регистрационни файлове в управление на информация за сигурността и събития (SIEM) или друго дългосрочно решение за регистрационни файлове. Този инструмент добавя нови методи за удостоверяване и събиране на данни, за да извърши пълно разследване на средите Azure Active Directory (AzureAD), Azure и M365 на клиента. Той събира допълнителна телеметрия от Microsoft Defender за крайна точка (MDE) и Defender за интернет на нещата (IoT) (D4IoT).
Този проект може да се приложи в областта на киберсигурността и реакцията при инциденти, където може да помогне на екипите за реакция при инциденти да разследват и да реагират по-ефективно на инциденти със сигурността. Може да се използва за събиране на допълнителна телеметрия и облачни артефакти от AzureAD, Azure и M365 среди, което позволява на екипите за реагиране при инциденти да идентифицират основната причина за инциденти със сигурността и да предприемат подходящи действия за отстраняването им.
Търговските приложения на този проект биха могли да включват интегриране в съществуващи работни потоци за реагиране на инциденти, предоставяйки на екипите за реагиране на инциденти по-ефективен и ефективен инструмент за разследване на инциденти със сигурността. Може да се използва и от консултантски фирми за киберсигурност, за да предоставят услуги за реагиране при инциденти на своите клиенти, подобрявайки качеството и скоростта на техните усилия за реагиране при инциденти.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #8 rust-lang/rustlings
https://github.com/rust-lang/rustlings
🦀 Малки упражнения, за да свикнете да четете и пишете код на Rust!
Език : Rust
Звезди: 35 963 (190 звезди днес) Вилици: 6 134
Rustlings е проект, който предоставя малки упражнения, за да помогне на потребителите да се научат да четат и пишат код на Rust. Това е страхотен ресурс за учещите Rust за първи път, които искат да се запознаят с езика и да отговарят на съобщенията на компилатора. Проектът може да се прилага в различни области, които изискват програмиране на Rust, като системно програмиране, мрежово програмиране и разработка на игри. Rustlings е полезен инструмент за търговски приложения в индустрии, които изискват сигурна и ефективна разработка на софтуер, като финанси, здравеопазване и телекомуникации. Проектът е достъпен за MacOS, Linux, Windows и браузъри и може да бъде инсталиран чрез различни методи, включително стартиране на скрипт или ръчно клониране на хранилището.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #9 BlinkDL/ChatRWKV
https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV
ChatRWKV е като ChatGPT, но се захранва от езиков модел RWKV (100% RNN) и с отворен код.
Език: Python
Звезди: 4 286 (160 звезди днес) Форкове: 253
ChatRWKV е езиков модел, задвижван от RWKV, 100% езиков модел на RNN. Той е подобен на ChatGPT, но предлага по-бърза производителност и спестява VRAM. Този проект може да се приложи в различни области, където се използват езикови модели, като обработка на естествен език, чатботове и генериране на текст. В търговската мрежа може да се използва за разработване на чатботове за обслужване на клиенти или за генериране на текст за различни приложения. Проектът включва демонстрация на HuggingFace Gradio и pip пакет за RWKV. Общността на RWKV Discord предлага подкрепа за по-нататъшно изграждане и развитие на проекта. Хранилището RWKV LM Github предоставя обяснения, фини настройки, обучение и други подробности. Освен това проектът предлага различни страхотни RWKV проекти на общността, включително RWKV Gradio, WebUI и RWKV QQ бот.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #10 ggerganov/llama.cpp
https://github.com/ggerganov/llama.cpp
Порт на модела LLaMA на Facebook в C/C++
Език: C
Звезди: 13 806 (495 звезди днес) Форкс: 1 822
Проектът с отворен код llama.cpp е чиста C/C++ реализация на модела LLaMA на Facebook, оптимизиран за изпълнение на модела с помощта на 4-битово квантуване на MacBook. Проектът е проектиран да бъде проста реализация без зависимости, което го прави универсален инструмент за широк спектър от приложения. Той е оптимизиран за силикон на Apple чрез ARM NEON и поддържа AVX2 за x86 архитектури. Проектът поддържа смесена прецизност F16/F32 и работи на процесора. Важно е да се отбележи, че проектът е създаден с образователна цел и резултатите от него не трябва да се използват за изводи за моделите. Поддържа се в Mac OS, Linux и Windows (чрез CMake). Проектът може да се прилага в различни области, включително обработка на естествен език, машинно обучение и изкуствен интелект. Комерсиалните приложения на проекта включват разработване на чатботове, виртуални асистенти и други езикови приложения.
— — — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #11 willwulfken/MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference
https://github.com/willwulfken/MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference
Справка, съдържаща стилове и ключови думи, които можете да използвате с MidJourney AI. Има също страници, показващи сравнение на разделителната способност, тегла на изображенията и много повече!
Език:
Звезди: Звезди(402 звезди днес) Разклонения:862
Въз основа на предоставената ограничена информация не е ясно какво представлява този проект или в какви области може да се прилага. Изглежда, че проектът е свързан със стилове и страници за сравнение, както и страници със стилове, но не е ясно какви са тези стилове и страници се отнасят за.
Без повече информация е трудно да се идентифицират конкретни търговски приложения за този проект. Възможно е да се използва в области, свързани с дизайн, мода или електронна търговия, но това е чисто спекулативно без допълнителен контекст.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #12 GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT
https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT
GUI за ChatGPT API
Език: Python
Звезди: 5 883 (274 звезди днес) Вилици: 733
Chuanhu ChatGPT е уеб базиран графичен потребителски интерфейс, който предоставя лек и лесен за използване интерфейс за ChatGPT API. Позволява отговори в реално време, неограничени разговори, запазване на историята на разговорите, изобразяване на кодова формула, търсене в интернет, предварително зададени набори от подкани и показване на токени в реално време. Този проект има приложения в различни области, включително обработка на естествен език, разработка на chatbot и обслужване на клиенти. Може да се използва за подобряване на обслужването на клиентите чрез предоставяне на базиран на AI чатбот, който може да обработва запитвания на клиенти и да предоставя бързи и точни отговори. В областта на образованието може да се използва за обучение на студенти за обработка на естествен език и разработване на чатботове. Освен това проектът има комерсиални приложения в областта на разработката на софтуер, където може да се използва, за да помогне на разработчиците да подобрят своите умения за кодиране и производителност. Може да се внедри локално, дистанционно или с помощта на Docker и може да бъде достъпен през уеб браузър.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #13 nsarrazin/serge
https://github.com/nsarrazin/serge
Уеб интерфейс за чат с Alpaca през llama.cpp. Напълно докеризиран, с лесен за използване API.
Език: Python
Звезди: 1982 (463 звезди днес) Разклонения: 109
Проектът, наречен „Serge — LLaMa стана лесно“ е интерфейс за чат, базиран на `llama.cpp` за стартиране на модели на Alpaca. Той е изцяло самостоятелно хостван и не изисква никакви API ключове. Проектът е изграден върху интерфейса на SvelteKit, MongoDB за съхраняване на хронологията и параметрите на чата и FastAPI + beanie за API, обгръщащ повиквания към `llama.cpp`. Проектът може да се използва за създаване на чатботове за различни приложения, като обслужване на клиенти, изучаване на езици и забавление. Търговските приложения на този проект включват създаване на чатботове за бизнеса за автоматизиране на обслужването на клиенти, предоставяне на инструменти за изучаване на езици и създаване на чатботове за развлекателни цели. В момента проектът поддържа моделите 7B, 13B и 30B alpaca и потребителите могат да изтеглят множество модели. Проектът има канал на Discord, където потребителите могат да получат помощ при настройката, а бъдещите планове включват добавяне на потребителски профили и удостоверяване, различни опции за подкана, интеграция на LangChain с персонализиран LLM и поддръжка за други модели на лама, квантуване и т.н.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #14 hwchase17/langchain
https://github.com/hwchase17/langchain
⚡ Създаване на приложения с LLM чрез композируемост ⚡
Език: Python
Звезди: 15 365( 410 звезди днес) Форкс: 1356
Проектът LangChain е библиотека на Python, насочена към подпомагане на разработчиците при изграждането на мощни приложения, използващи големи езикови модели (LLM). LLMs стават все по-популярни в различни области, включително отговаряне на въпроси, чатботове и агенти. Използването на LLMs изолирано обаче често не е достатъчно за създаване на наистина мощни приложения. LangChain има за цел да подпомогне разработването на приложения, които комбинират LLM с други източници на изчисления или знания. Библиотеката осигурява поддръжка за бързо управление, бързо оптимизиране и общ интерфейс за всички LLM. Той също така включва общи помощни програми за работа с LLM и вериги, които надхвърлят един LLM. LangChain може да се прилага в различни области, включително образование, изследвания и обслужване на клиенти. Търговските приложения могат да включват чатботове за поддръжка на клиенти или агенти за ръководители. Проектът е с отворен код и е лицензиран съгласно лиценза на MIT.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #15 mckaywrigley/chatbot-ui
https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui
Потребителски интерфейс на ChatGPT с отворен код.
Език: TypeScript
Звезди : 3975 (738 звезди днес) Форкс: 679
Chatbot UI е усъвършенстван комплект за чатбот, изграден върху Chatbot UI Lite, използвайки Next.js, TypeScript и Tailwind CSS. Той е проектиран да имитира интерфейса и функционалността на ChatGPT и е базиран на чат моделите на OpenAI. Всички разговори се съхраняват локално на устройството на потребителя. Проектът непрекъснато се актуализира с нови функции, като мобилен изглед, запазване чрез експортиране на данни и папки, а последните актуализации включват поддръжка за маркиране, подчертаване на синтаксиса на кода и именуване на разговори. Интерфейсът за чат, интерфейсът на страничната лента и системната подкана могат да бъдат променяни от потребителите. Потребителският интерфейс на Chatbot има търговски приложения в различни области, като обслужване на клиенти, електронна търговия и образование. Може да се използва за предоставяне на персонализирана помощ на клиенти, отговаряне на често задавани въпроси и подпомагане на учениците с домашните. Проектът може да бъде разгърнат на Vercel или разклонен на Replit, а също така може да се изпълнява локално.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #16 f/awesome-chatgpt-prompts
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts
Това репо включва ChatGPT подкана за по-добро използване на ChatGPT.
Език: HTML
Звезди: 51 602 (712 звезди днес) Разклонения: 6 072
Awesome ChatGPT Prompts е хранилище с отворен код в GitHub, което предоставя колекция от примери за подкани, които да се използват с модела ChatGPT. ChatGPT е голям езиков модел, обучен от OpenAI, който е способен да генерира човешки текст, като му предоставя подкана. Това хранилище включва различни подкани, които могат да се използват с ChatGPT, и потребителите се насърчават да добавят свои собствени подкани към списъка. Подканите могат да се използват в различни области като обработка на естествен език, чатботове и разговорен AI. Хранилището е полезно за разработчици, които искат да генерират реалистични и ангажиращи отговори от системи, захранвани от AI. В допълнение, хранилището включва връзки към ресурси като безплатна електронна книга за създаване на ясни и ефективни подкани, неофициално настолно приложение и рамка за хостване и споделяне на GPT приложения. Това хранилище има търговски приложения в разработването на чатботове, виртуални асистенти и системи за обслужване на клиенти, наред с други.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #17 madawei2699/myGPTReader
https://github.com/madawei2699/myGPTReader
myGPTReader е слаб бот, който може да чете всяка уеб страница, електронна книга, видео (YouTube) или документ и да го обобщава с chatGPT. Може също така да говори с вас чрез глас, използвайки съдържанието в канала.
Език: Python
Звезди: 2136 (426 звезди днес) Форкове: 157
myGPTReader е бот на Slack, който може да чете всяка уеб страница, електронна книга или документ и да ги обобщава с chatGPT. Освен това има възможност да говори с потребителите чрез глас, използвайки съдържанието в канала. Ботът все още е в процес на разработка, но е достъпен за тестване в Slack канал. Проектът е интегриран със Slack и отговаря на съобщения в същата нишка. Той поддържа четене на уеб страница с chatGPT и обмисля използването на cloudflare worker за изтриване на HTML съдържанието. Ботът също поддържа RSS четене и може да чете исторически съобщения от същата нишка, предоставяйки контекст на chatGPT. Проектът може да се прилага в различни области като образование, научни изследвания и куриране на съдържание. Търговските приложения на този проект включват разработване и внедряване на базирани на AI чатботове за обслужване на клиенти, обобщаване на съдържание и лични асистенти.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #18 radi-cho/awesome-gpt4
https://github.com/radi-cho/awesome-gpt4
Подбран списък с подкани, инструменти и ресурси относно GPT-4 езиков модел.
Език:
Звезди: Спонсор (87 звезди днес) Разклонения: 25
Awesome GPT-4 е подбран списък с подкани, инструменти и ресурси, свързани с езиковия модел GPT-4. Списъкът включва научни статии, проекти с отворен код, демонстрации на общността, продуктови интеграции и новини и съобщения, свързани с GPT-4.
Този проект може да се приложи в областта на изкуствения интелект и обработката на естествен език, където GPT-4 се използва като езиков модел. Може да се използва от изследователи, разработчици и фирми, за да бъдат в крак с най-новите разработки, свързани с GPT-4, и за достъп до различни инструменти и ресурси, свързани с езиковия модел.
Търговските приложения на този проект биха могли да включват интегриране в съществуващи работни потоци на AI и NLP, предоставяйки на изследователите и разработчиците изчерпателен ресурс за работа с GPT-4. Може да се използва и от бизнеса за разработване на нови продукти и услуги, които използват възможностите на GPT-4, като чатботове, услуги за езиков превод и инструменти за генериране на съдържание.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #19 zadam/trilium
https://github.com/zadam/trilium
Изградете своята лична база от знания с Trilium Notes
Език: JavaScript
Звезди: 20 477( 33 звезди днес) Форкс: 1338
Trilium Notes е йерархично приложение за водене на бележки, предназначено да помогне на потребителите да изградят големи лични бази от знания. Той разполага с набор от инструменти и възможности, включително поддръжка за произволно дълбоки дървета, богато WYSIWYG редактиране на бележки, подчертаване на синтаксиса за бележки на изходния код и безпроблемно създаване на версии на бележки.
Този проект може да се прилага в различни области, включително образование, научни изследвания и лична организация. Може да се използва от студенти, изследователи и професионалисти за създаване и организиране на бележки, изследователски материали и друга информация.
Търговските приложения на този проект могат да включват интегриране в съществуващи работни потоци за управление на знания, предоставяйки на бизнеса мощен инструмент за организиране и споделяне на информация между екипи и отдели. Може също да се използва за разработване на нови продукти и услуги, които използват възможностите на Trilium Notes, като платформи за управление на знания, инструменти за изследване и образователни ресурси.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #20 geekan/HowToLiveLonger
https://github.com/geekan/HowToLiveLonger
程序员延寿指南 | Ръководство на програмиста за по-дълъг живот
Език:
Звезди: Звезди (56 звезди днес) Разклонения: 1493
Проектът „程序员延寿指南“ е ръководство на китайски език, което има за цел да предостави на програмистите информация как да живеят по-дълго и по-здравословно. Проектът обхваща различни аспекти от живота, включително диета, упражнения, сън и други фактори, които могат да повлияят на здравето и дълголетието. Ръководството предоставя основани на доказателства препоръки за здравословни навици и практики, като например ядене на повече зеленчуци, избягване на пушенето и достатъчно сън. Проектът може да се прилага в различни области, включително здравеопазване, фитнес и уелнес индустрии. Търговските приложения на този проект могат да включват разработване на приложения за здраве и уелнес, създаване на фитнес програми и проектиране на хранителни планове за физически лица и организации. Ръководството е налично в китайски и английски версии и може да бъде достъпно чрез неговото хранилище в Github.
— — — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #21 evanw/thumbhash
https://github.com/evanw/thumbhash
Много компактно представяне на контейнер за изображение
Език: Swift
Звезди: 1848( 174 звезди днес) Форкс:28
ThumbHash е проект, който предоставя много компактно представяне на контейнер за изображение. Тя ви позволява да съхранявате контейнера в линия с вашите данни и да го показвате, докато действителното изображение се зарежда, осигурявайки по-плавно изживяване при зареждане за потребителите. Той е подобен на BlurHash, но с няколко предимства, включително кодиране на повече детайли в същото пространство, кодиране на съотношението на страните, даване на по-точни цветове и поддръжка на изображения с алфа. Въпреки тези допълнителни функции, кодът за ThumbHash все още е подобен по сложност на кода за BlurHash. Един потенциален недостатък в сравнение с BlurHash е, че параметрите на алгоритъма не могат да се конфигурират, тъй като всичко се конфигурира автоматично.
ThumbHash може да се използва в различни области, където изображенията трябва да се зареждат бързо и ефективно, като уеб разработка, разработка на мобилни приложения и визуализация на данни. Компактното му представяне го прави идеален за използване в среди с ниска честотна лента, като например мобилни мрежи, където бързото време за зареждане е от съществено значение.
Търговските приложения на ThumbHash включват подобряване на потребителското изживяване на уебсайтове и приложения чрез осигуряване на по-плавно изживяване при зареждане на изображения. Това може да доведе до повишена ангажираност и удовлетворение на потребителите, както и до подобрени проценти на реализация за сайтовете за електронна търговия. Освен това ThumbHash може да се използва за намаляване на разходите за честотна лента за компании, които разчитат в голяма степен на зареждане на изображения, като платформи за социални медии и услуги за хостване на изображения.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #22 PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh
https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh
ChatGPT 中文调教指南。各种场景使用指南。 学习怎么让它听你的话。
Език:
Звезди: Звезди (533 звезди днес) Разклонения:6 564
ChatGPT е широкомащабен езиков модел, обучен от OpenAI, който може да генерира човешки текст. Може да генерира текст, подобен на човешко писане, като дава подкани или задава въпроси. Този проект предоставя различни подкани, които могат да се използват с ChatGPT. Може да се прилага в области като академично писане, творческо писане, създаване на съдържание, бизнес писане, академично редактиране, превод, анализ на данни, техническо писане, образование и обучение, съдържание на уебсайтове, изследователски консултации, писане на реч, лични изявления, автобиографии и корица писма, рекламно копиране, SEO оптимизация, маркетинг в социалните медии, новинарски съобщения, многоезичен превод, съдържание за електронна търговия, писане на пътеписи, медицинско писане, детска литература и писане на романи. Търговските приложения на този проект включват услуги за академично писане, услуги за създаване на съдържание, услуги за превод, услуги за техническо писане и маркетингови услуги. Проектът също така предлага акаунт в ChatGPT, който може да бъде закупен за лична употреба.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #23 t3dotgg/chirp
https://github.com/t3dotgg/chirp
Език: TypeScript
Звезди: 101 (16 звезди днес) Разклонения:10
Chirp е проект, изграден с помощта на create-t3-app, насочен към предоставяне на подходящ урок за T3 Stack. Проектът е предназначен да бъде полезен за разработчиците, които искат да научат повече за T3 Stack. Chirp може да бъде внедрен на различни платформи, включително Clerk, Planetscale, Upstash, Vercel и Axiom. Проектът е универсален и може да се прилага в различни области, включително уеб разработка, облачни изчисления и управление на бази данни. Търговските приложения за Chirp включват изграждане на уеб приложения, сайтове за електронна търговия и платформи, управлявани от данни. Като цяло Chirp е ценен ресурс за разработчиците, които искат да научат повече за стека T3 и да създадат мощни, мащабируеми приложения.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #24 labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
https://github.com/labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations
🧑🏫 59 Реализации/уроци на документи за задълбочено обучение с бележки една до друга 📝; включително трансформатори (оригинален, xl, превключвател, обратна връзка, vit, …), оптимизатори (adam, adabelief, …), gans (cyclegan, stylegan2, …), 🎮 обучение за подсилване (ppo, dqn), capsnet, дестилация, … 🧠< br /> Език: Jupyter Notebook
Звезди: 18 688 (218 звезди днес) Форкове: 2 009
labml.ai Deep Learning Paper Implementations е колекция от реализации на PyTorch на невронни мрежи и свързани алгоритми, с цел да помогнат на потребителите да разберат по-добре тези алгоритми. Реализациите са документирани с обяснения и уебсайтът ги представя като форматирани бележки една до друга. Проектът се поддържа активно и се добавят нови реализации почти всяка седмица. Проектът обхваща широк спектър от теми като трансформатори, генеративни модели и модели на дифузия. Проектът може да се приложи в различни области като компютърно зрение, обработка на естествен език и изследване на машинно обучение. Търговските приложения на този проект включват разработване и внедряване на модели за дълбоко обучение за разпознаване на изображения и реч, системи за препоръки и приложения за обработка на естествен език.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #25 facebookresearch/llama
https://github.com/facebookresearch/llama
Код за извод за LLaMA модели
Език: Python
Звезди: 14 069 (170 звезди днес ) Вилици: 2,170
Проектът LLaMA е проект с отворен код, който предоставя минимален, хакващ се и четим пример за това как да се зареждат LLaMA модели и да се изпълнява извод. LLaMA е голям езиков модел, разработен от Facebook AI, който може да се използва за различни задачи за обработка на естествен език, включително генериране на текст, отговаряне на въпроси и езиков превод. Проектът може да се прилага в различни области, включително машинно обучение, обработка на естествен език и изкуствен интелект.
Търговските приложения за този проект могат да включват разработването на софтуерни инструменти и услуги, които използват големи езикови модели за различни задачи за обработка на естествен език. Например, компания, която разработва чатботове или виртуални асистенти, може да използва LLaMA, за да подобри точността и ефективността на техните алгоритми за обработка на естествен език. Освен това проектът може да се използва за разработване на нови езикови модели или подобряване на съществуващи, които биха могли да имат приложения в области като машинен превод, анализ на настроението и разпознаване на реч.
— — — — — — — — — — — — — — — —
