CrazyBoyM/llama3-Chinese-chat: Llama3 中文仓库（聚合资料，各种微调、魔改版本有趣权重 & 训练、推理、评测、部署教程视频 & 文档），旨在支持中文场景下的Llama3模型应用和开发。
作者： Tarogo Cloud
开发浏览器插件的福音：Extension.js
一个命令行工具一键生成支持不同浏览器插件的开发环境，内置支持 TS，React，WebAssembly 以及现代 Javascript。 试了一下，确实挺香，看官方视频感受一下，大家如果要做浏览器插件，建议直接使用这个插件。 无需构建配置即可创建跨浏览器扩展。
英国公司报税维护指南
本文转自人间历险记 目录 目录 每年需要做什么 公司信息报告（Confirmation statement） 财务税务报告 地址续费 如何激活账户 什么时候报告？ 延迟或忽略会有什么后果 休眠（Dormant）与注销公司 附录 ...
博主Min Choi的新艺术作品（一）
人工智能教育家。 𝕏 关于人工智能、解决方案和有趣的事情。 展示如何以实用的方式为您和您的企业利用人工智能。 人工智能教育家@minchoi 使用 Midjourney v6 重新构想了著名的艺术作品，以《星球大战》的风格呈现。
通义千问发布Qwen1.5-110B
首款超1000亿参数模型 Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中的新成员，也是该系列首个拥有超过1000亿参数的模型。 该模型在基础模型评估中表现出色，与Meta-Llama3-70B相媲美，并在聊天模型评估（包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0）中表现出色
将任何URL转换为带有简单前缀的LLM友好输入
可以做两件事： 它将任何 URL 转换为 它使用 在网络上搜索给定的查询。这使您的LLMs能够从网络获取最新的世界知识。
RadOnc-GPT 是医学领域中的LLM
在医学领域中，很少有领域比放射肿瘤学需要更高的精度或数据。 RadOnc-GPT 是一种经过微调的 LLM，使用 Meta Llama 2 构建，有可能显着改善放射治疗决策。 很少有领域比放射肿瘤学需要更高的精度或更多的数据。患者的生命取决于在这个专业领域获得正确的治疗。
学习外语的利器网站
YouGlish 网站目标就是帮助用户提高听力和发音能力。它提供了一个庞大的语音库，用户可以在其中搜索特定单词或短语，并获取来自YouTube中的例句。用户可以选择不同的语言和方言，并通过听力练习来提高自己的语言技能。
4个远程工作网站
Swagbucks是最著名的在线调查网站之一。注册免费Swagbucks账户时将获得10美元的奖金。 Slidejoy是一款安卓应用程序，可以在手机的锁屏上放置广告并得到报酬。 每次解锁手机将获得积分，可以兑换成现金或礼品卡。
一款可以将文本转换为知识图谱的工具：Prettygraph
Prettygraph 是一个基于 Python 的 Web 应用程序，由 @yoheinakajima 开发，用于演示文本到知识图生成的 新 UI 模式。该项目是一个快速破解项目，并不是要成为一个强大的框架，而是一个简单的 UI 想法，用于在生成知识图时动态突出显示文本输入。
Google推出开源视觉语言模型：PaliGemma
支持图像视频等多种视觉语言任务 包括支持图像和短视频字幕、视觉问答、图像文本理解、物体检测文件图表解读、图像分割等任务。 PaliGemma 模型包含 30 亿（3B）个参数，结合了 SigLiP 视觉编码器和 Gemma 语言模型。
DeepFacelive：可以在直播过程和视频通话时进行实时换脸的工具
DeepFaceLive 建立在 DeepFaceLab 的基础上，后者为当前领先的面部交换框架，能够产生接近电影质量的面部合成效果，提供高保真的视觉体验。
新的 SDXL Controlnet 线条模型 MistoLine
能够应对各种类型的线条艺术作品，无论是手绘草图、不同的 ControlNet 线预处理工具，还是由模型生成的轮廓，都能高精确性和稳定地处理。 一个重要特点是其泛化能力极强，无需针对不同的线预处理工具更换不同的 ControlNet 模型。
StoryDiffusion 这个字节的新项目表现很好
能够生成细节丰富、内容多样的图像和视频，同时保持角色身份和服饰的一致性。 可以帮助生成长篇漫画或者带连续剧情的视频。 与IP-Adapter和PhotoMaker等方法相比，StoryDiffusion在保持角色一致性的同时，还能更好地控制文本提示，生成与描述更匹配的图像和视频。
GPT-4 能比你更好地教机器人手做转笔技巧吗？
Eureka 弥合了高级推理（编码）和低级运动控制之间的差距。它是一种“混合梯度架构”：一个黑盒，仅推理 LLM 指示一个白盒，可学习的神经网络。外循环运行 GPT-4 来细化奖励函数（无梯度），而内循环运行强化学习来训练机器人控制器（基于梯度）。
LGM：生成高质量3D模型
支持文字生成模型、图片生成模型，分辨率512x512，5秒内即可生成。 3D内容创作在质量和速度方面都取得了显着进步。尽管当前的前馈模型可以在几秒钟内生成 3D 对象，但其分辨率受到训练期间所需的密集计算的限制。在本文中，介绍了大型多视图高斯模型...