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MetaVoice-1B是一个语音合成模型。
MetaVoice-1B是一个1.2B参数的语音合成基础模型,通过训练10万小时的语音数据而成。它具有以下特点:支持英语情感语调和语气;支持语音克隆;少量数据(1分钟内)就可实现印度语音克隆;无参克隆美式和英式语音(30秒音频);支持长文本语音合成。我们在Apache 2.0许可下免费开源这个模型,可以无限制使用。
开源的实时语音克隆技术
OpenVoice是一个开源的语音克隆技术,可以准确地克隆参考音色,生成多种语言和口音的语音。它可以灵活地控制语音风格,如情感、口音等参数,以及节奏、停顿和语调等。它实现了零样本跨语言语音克隆,即生成语音和参考语音的语言都不需要出现在训练数据中。
开源框架,用于构建模块化的生产级应用程序。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
下一代本地优先的大型语言模型(LLMs)
anime.gf 是由 moecorp 发起的下一代本地优先的大型语言模型(LLMs),目前正处于积极开发阶段。它代表了一种新兴的本地化和开源的人工智能技术,旨在提供更高效、更个性化的用户体验。
开源代码库,为HuggingChat应用提供动力
chat-ui是一个开源的聊天界面,使用开源模型如OpenAssistant或Llama。它是一个SvelteKit应用程序,为hf.co/chat上的HuggingChat应用提供支持。该产品允许用户通过自定义配置来运行和部署自己的Chat UI实例,支持多种语言模型和功能,如Web搜索、自定义模型等。
开源项目,实现AI音乐服务的API接口
Suno API是一个开源项目,允许用户设置自己的Suno AI音乐服务API。它实现了app.suno.ai的创建API,兼容OpenAI的API格式,支持自定义模式,一键部署到Vercel,并且拥有开放源代码许可证,允许自由集成和修改。
一种用于图像和文本数据的先进机器学习模型,专注于数据质量和透明度。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型,用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选,不依赖于先前模型的过滤,从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性,并提供预训练模型,以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
通过自然语言生成SQL查询,简化数据库交互。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架,用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型,将自然语言问题转换为SQL查询,从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力,并且支持任何SQL数据库。
一个开源的聊天机器人,能够解释概念、写诗、编程、解逻辑谜题。
Chat With Llama 3 是一个开源的聊天机器人,由Meta AI开发。它能够进行多种智能对话,包括解释复杂概念、创作诗歌、编写代码、解决逻辑谜题,甚至帮助用户给宠物起名。这个聊天机器人的主要优点在于它的多功能性和开源性,使其可以被广泛地应用于各种场景,并且可以根据需要进行定制和改进。
利用AI技术,快速高效地从您的图片中移除背景。
AI-Powered Background Removal(AI驱动的背景移除)是一款基于AI技术的在线工具,它能够快速且高效地从用户上传的图片中移除背景。该工具的主要优点在于其隐私保护和本地执行能力,即图片处理在用户设备上完成,无需上传至互联网,保证了数据的安全性和处理速度。此外,作为一款开源且完全免费的工具,它极大地释放了用户的创造力,无需担心成本问题。
一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型
OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型,并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
先进的开源生物医学大型语言模型,专为医疗领域设计。
OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能,并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。
开源的基于深度文档理解的RAG(检索增强生成)引擎
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
一个开源的AI驱动搜索引擎,提供深入网络的答案。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎,它不仅搜索网络,还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法,如相似性搜索和嵌入,来优化结果,并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源,确保您始终获得最新信息,同时不损害您的隐私。
扩展LLaVA模型,集成Phi-3和LLaMA-3,提升视觉与语言模型的交互能力。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
第一个ChatGPT的开源替代品。
Uncensored Chat是第一个开源的ChatGPT替代品,它采用了人工智能技术,具有自动生成对话的能力。它的主要优点是开源、可定制、免费使用,并且能够为用户提供智能对话服务。
深度学习算法与大模型面试指南,持续更新的面试题目集合。
DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目,专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护,旨在提供最新的面试题目和答案解析,帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目,覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面,是准备深度学习相关职位的宝贵资源。
使用API调用suno.ai的音乐生成AI,并轻松集成到GPT等代理中。
suno-api是一个开源项目,旨在通过API调用suno.ai的音乐生成AI,允许用户轻松地将音乐生成功能集成到各种AI代理中,如GPT。该项目具有开放源代码许可证,便于自由集成和修改,支持自定义模式,允许用户设置歌词、音乐风格、标题等,并且可以一键部署到Vercel。
一个开源的IDE扩展,旨在提升AI软件开发系统的模块化和可进化性。
Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展,它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态,通过插件和系统整合,轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成,提供代码段的重写功能,并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合,使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一套开源的AI应用程序开发工具包,旨在加速开发并部署到云平台。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包,它提供了一套生产就绪的应用程序,可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型,并且可以连接到企业数据和特定团队,以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
高效的企业级人工智能模型,低成本实现高质量定制模型。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenELM是一套高效的语言模型家族,具备开源训练和推理框架。
OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族,旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练,不提供任何安全保证,可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此,用户和开发者需要进行彻底的安全测试,并实施适当的过滤机制。
基于先进 AI 模型的图像修复工具。
IOPaint 是一个免费、开源且完全可自托管的修复 / 填充工具,使用最先进的 AI 模型。它可以帮助用户删除图像中的不需要的对象、修复瑕疵、添加新对象、扩大图像等。
Phi-3 Mini-128K-Instruct ONNX优化模型促进推理加速
Phi-3 Mini是一个轻量级的顶尖开源模型,建立在Phi-2使用的合成数据和过滤网站之上,专注于高质量的推理密集型数据。这个模型属于Phi-3系列,mini版本有两个变体支持4K和128K上下文长度。该模型经过了严格的增强过程,包括监督式微调和直接偏好优化,以确保精准遵循指令和强大的安全措施。这些经过ONNX优化的Phi-3 Mini模型可在CPU、GPU和移动设备上高效运行。微软还推出了ONNX Runtime Generate() API,简化了Phi-3的使用。
快速训练和微调大型语言模型
Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型(LLMs)训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核,实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU,包括NVIDIA、AMD和Intel,并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案,包括免费版、Pro版和企业版,以满足不同用户的需求。
开源AI软件工程师
Devika AI是一个开源的AI软件工程师,可以理解高级人类指令,将其分解为步骤,研究相关信息并生成相应代码。它使用Claude 3、GPT 4、GPT 3.5和Local LLMs via Ollama。
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