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No 1. RAG之索引(Indexing) No 2. 为啥模型不好使？ No 3. Hugging Face推出ZeroGPU，提供动态的免费GPU访问 No 4. LLM微调概览 No 5. Open-Sora Plan：Sora开源复现项目 No 6. 《如何生成文本：通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本》 No 7. 人类偏好预测：从模型排序到模型路由 No 8. #抽奖##赠书# 携手@图灵文化 @图灵新知 送出3本《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》 No 9. #抽奖##赠书# 携手@异步图书 送出3本《ChatGPT原理与应用开发》 No 10. luminal：一个深度学习库，利用可组合的编译器实现高性能。它以极快的速度运行，支持Metal和CUDA，使用Rust编写，直接与底层API交互，无需中间层。其核心思想是提前编译所有内容，采用静态计算图实现惰性执行，使得编译器可以全局优化，实现了高效的核心运算与编译时间的分离 No 11. [CL] Datasets for Large Language Models: A Comprehensive Survey ...... No 12. #抽奖##赠书# 携手@博文视点Broadview 送出3本《图数据库：理论与实践》 No 13. 晚安～ [月亮] No 14. log10：一站式LLM数据管理客户端库 No 15. [CL] PlanGPT: Enhancing Urban Planning with Tailored Language ...... No 16. 几篇论文实现代码 No 17. 图机器学习课程资料 No 18. Awesome Vision Pro：Vision Pro相关资源列表 No 19. 𝚃𝚎𝚡𝚃𝚎𝚕𝚕𝚎𝚛：基于ViT的端到端公式识别模型，可以把图片转换为对应的latex公式 No 20. [CL] SafeDecoding: Defending against Jailbreak Attacks via ...... No 21. 2024年LLM研究趋势：模型合并，专家混合，更小的LLM No 22. hotpdf：以快速、高效的方式解析PDF文件，可用于查找和提取PDF中的文本，克服使用pdfquery等库解析大型PDF文件时遇到的困难 No 23. [LG] Watermark Stealing in Large Language Models 挑战了大型语言模型(LLM)水印技术当前的安全性认知，展示了一种新的攻击方式——水印窃取(WS)，通过这种方法，攻击者可以通过简单地查询LLM的API，以不到50美元的成本建立水印规则的近似模型，并实现超过80%成功率的欺骗性 ...... No 24. [CV]《Multi-LoRA Composition for Image Generation》 No 25. ’New API - 基于One API的二次开发版本' GitHub: github.com/Calcium-Ion/new-api ...... No 26. pfl: 旨在加速私有联邦学习研究的仿真框架 No 27. [CL] Large Language Models and Games: A Survey and Roadmap 综述了大型语言模型(LLM)在游戏领域的应用现状，并展望了未来发展方向。文章指出，自2019年GPT-2发布以来，LLMs在文本生成的质量和控制性上取得了显著进步。本文强调了LLM在游戏内外可以扮演的多种角色，包括玩 ...... No 28. [RO]《Expressive Whole-Body Control for Humanoid Robots》 No 29. 今日推介(第1333期)：针对已对齐LLM的基于ASCII art的越狱攻击、人形机器人富有表现力的全身控制、多LoRA组合图像生成、神经网络规模扩展时学习率可迁移机制研究、通过分层多轮强化学习训练语言模型Agent ...... No 30. '青梧字幕 - 青梧字幕是一款基于whisper的AI字幕提取工具，使用C++版本的whisper.cpp进行底层处理，前端界面采用Electron ...... No 31. 早！[太阳] No 32. [LG]《ArCHer: Training Language Model Agents via Hierarchical Multi-Turn RL》 No 33. 今日推介(第1331期)：用大型语言模型实现进化策略、大型语言模型能真正理解因果关系吗、用语言模型接近人类水平的预测、用语言模型自动发现统计模型、扩散模型动态机制 ...... No 34. Mountaineer：旨在轻松用Python和R... No 35. '本地LLM使用指南 0.2' GitHub: github.com/xue160709/Local-LLM-User-Guideline/blob/main/README-zh.md ...... No 36. '收集C/C++新手学习的入门项目，整理收纳开发者开源的小项目、工具、框架、游戏等，视频，书籍，面试题/算法题，技术文章。' ...... No 37. [CL]《ArtPrompt: ASCII Art-based Jailbreak Attacks against Aligned LLMs》 No 38. [LG]《Why do Learning Rates Transfer? Reconciling Optimization and Scaling Limits for Deep Learning》 No 39. face-to-sticker：把人脸转成贴画 No 40. [LG] Functional Benchmarks for Robust Evaluation of Reasoning ...... No 41. 大型语言模型缺乏人类理解能力 No 42. IntelliQ：基于大型语言模型(LLM)的多轮问答系统，结合了先进的意图识别和词槽填充(Slot Filling)技术，致力于提升对话系统的理解深度和响应精确度 No 43. MeloTTS：高质量多语言文本转语音库。支持多种语言，其中包括英语(美国、英国、印度、澳大利亚等)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等。其特色包括支持中英文混合朗读，CPU实时推理速度快等 No 44. [LG] StarCoder 2 and The Stack v2: The Next Generation 介绍了大型代码语言模型(Code ...... No 45. World's Easiest GPT-like ... No 46. gemma.cpp：轻量、独立的 C++ 推理引擎，用于 Google Gemma 基础模型 No 47. '《构建你自己的 AI 辅助编码助手》 No 48. [LG]《Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models》 No 49. 提出bGPT模型，通过预测下一个字节的方法超越了传统深度学习的界限，能直接解读和操作二进制数据，实现对数字世界的内在和全面理解，不仅在传统领域(如文本、音频、图像)展现出色性能，也在模拟算法和硬件行为等新领域表现出创新能力和应用潜力。//[LG]《Beyond Language Models: Byte Models are Digital World Simulators》 No 50. ChatGPT 相关资源大列表
No 1. RAG之索引(Indexing) No 2. 为啥模型不好使？ No 3. Hugging Face推出ZeroGPU，提供动态的免费GPU访问 No 4. LLM微调概览 No 5. Open-Sora Plan：Sora开源复现项目 No 6. 《如何生成文本：通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本》 No 7. 人类偏好预测：从模型排序到模型路由 No 8. #抽奖##赠书# 携手@图灵文化 @图灵新知 送出3本《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT》 No 9. #抽奖##赠书# 携手@异步图书 送出3本《ChatGPT原理与应用开发》 No 10. luminal：一个深度学习库，利用可组合的编译器实现高性能。它以极快的速度运行，支持Metal和CUDA，使用Rust编写，直接与底层API交互，无需中间层。其核心思想是提前编译所有内容，采用静态计算图实现惰性执行，使得编译器可以全局优化，实现了高效的核心运算与编译时间的分离 No 11. [CL] Datasets for Large Language Models: A Comprehensive Survey ...... No 12. #抽奖##赠书# 携手@博文视点Broadview 送出3本《图数据库：理论与实践》 No 13. 晚安～ [月亮] No 14. log10：一站式LLM数据管理客户端库 No 15. [CL] PlanGPT: Enhancing Urban Planning with Tailored Language ...... No 16. 几篇论文实现代码 No 17. 图机器学习课程资料 No 18. Awesome Vision Pro：Vision Pro相关资源列表 No 19. 𝚃𝚎𝚡𝚃𝚎𝚕𝚕𝚎𝚛：基于ViT的端到端公式识别模型，可以把图片转换为对应的latex公式 No 20. [CL] SafeDecoding: Defending against Jailbreak Attacks via ...... No 21. 2024年LLM研究趋势：模型合并，专家混合，更小的LLM No 22. hotpdf：以快速、高效的方式解析PDF文件，可用于查找和提取PDF中的文本，克服使用pdfquery等库解析大型PDF文件时遇到的困难 No 23. [LG] Watermark Stealing in Large Language Models 挑战了大型语言模型(LLM)水印技术当前的安全性认知，展示了一种新的攻击方式——水印窃取(WS)，通过这种方法，攻击者可以通过简单地查询LLM的API，以不到50美元的成本建立水印规则的近似模型，并实现超过80%成功率的欺骗性 ...... No 24. [CV]《Multi-LoRA Composition for Image Generation》 No 25. ’New API - 基于One API的二次开发版本' GitHub: github.com/Calcium-Ion/new-api ...... No 26. pfl: 旨在加速私有联邦学习研究的仿真框架 No 27. [CL] Large Language Models and Games: A Survey and Roadmap 综述了大型语言模型(LLM)在游戏领域的应用现状，并展望了未来发展方向。文章指出，自2019年GPT-2发布以来，LLMs在文本生成的质量和控制性上取得了显著进步。本文强调了LLM在游戏内外可以扮演的多种角色，包括玩 ...... No 28. [RO]《Expressive Whole-Body Control for Humanoid Robots》 No 29. 今日推介(第1333期)：针对已对齐LLM的基于ASCII art的越狱攻击、人形机器人富有表现力的全身控制、多LoRA组合图像生成、神经网络规模扩展时学习率可迁移机制研究、通过分层多轮强化学习训练语言模型Agent ...... No 30. '青梧字幕 - 青梧字幕是一款基于whisper的AI字幕提取工具，使用C++版本的whisper.cpp进行底层处理，前端界面采用Electron ...... No 31. 早！[太阳] No 32. [LG]《ArCHer: Training Language Model Agents via Hierarchical Multi-Turn RL》 No 33. 今日推介(第1331期)：用大型语言模型实现进化策略、大型语言模型能真正理解因果关系吗、用语言模型接近人类水平的预测、用语言模型自动发现统计模型、扩散模型动态机制 ...... No 34. Mountaineer：旨在轻松用Python和R... No 35. '本地LLM使用指南 0.2' GitHub: github.com/xue160709/Local-LLM-User-Guideline/blob/main/README-zh.md ...... No 36. '收集C/C++新手学习的入门项目，整理收纳开发者开源的小项目、工具、框架、游戏等，视频，书籍，面试题/算法题，技术文章。' ...... No 37. [CL]《ArtPrompt: ASCII Art-based Jailbreak Attacks against Aligned LLMs》 No 38. [LG]《Why do Learning Rates Transfer? Reconciling Optimization and Scaling Limits for Deep Learning》 No 39. face-to-sticker：把人脸转成贴画 No 40. [LG] Functional Benchmarks for Robust Evaluation of Reasoning ...... No 41. 大型语言模型缺乏人类理解能力 No 42. IntelliQ：基于大型语言模型(LLM)的多轮问答系统，结合了先进的意图识别和词槽填充(Slot Filling)技术，致力于提升对话系统的理解深度和响应精确度 No 43. MeloTTS：高质量多语言文本转语音库。支持多种语言，其中包括英语(美国、英国、印度、澳大利亚等)、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等。其特色包括支持中英文混合朗读，CPU实时推理速度快等 No 44. [LG] StarCoder 2 and The Stack v2: The Next Generation 介绍了大型代码语言模型(Code ...... No 45. World's Easiest GPT-like ... No 46. gemma.cpp：轻量、独立的 C++ 推理引擎，用于 Google Gemma 基础模型 No 47. '《构建你自己的 AI 辅助编码助手》 No 48. [LG]《Griffin: Mixing Gated Linear Recurrences with Local Attention for Efficient Language Models》 No 49. 提出bGPT模型，通过预测下一个字节的方法超越了传统深度学习的界限，能直接解读和操作二进制数据，实现对数字世界的内在和全面理解，不仅在传统领域(如文本、音频、图像)展现出色性能，也在模拟算法和硬件行为等新领域表现出创新能力和应用潜力。//[LG]《Beyond Language Models: Byte Models are Digital World Simulators》 No 50. ChatGPT 相关资源大列表