Codon : 让 Python 领有 C/C++ 一样的速度
为了解决 python 运行速度，麻省理工学院的计算机科学家出手了，他们独特研发了一种名为 Codon 的 Python 编译器，能够将 Python 代码转化为本地机器代码，而不会对运行时的性能产生影响。
“ 在单线程上，比 Python 的典型速度进步了 10-100 倍或更多，”Codon repo 写道，”Codon 的性能通常与 C/C++ 的性能相当（有时甚至更好）。”
github 地址：
https://github.com/exaloop/codon
Rspack : 一个 Rust 写的打包构建工具，性能和用法上对齐 webpack
字节跳动刚刚开源 Rspack，一个 Rust 写的打包构建工具，性能和用法上对齐 webpack.
启动速度极快: 基于 Rust 实现，构建速度极快，带给你极致的开发体验。
闪电般的 HMR: 内置增量编译机制，HMR 速度极快，齐全胜任大型项目的开发
兼容 webpack 生态: 针对 webpack 的架构和生态进行兼容，无需从头搭建生态。
github 地址：
https://github.com/web-infra-dev/rspack
VSlide : 一款基于网页的数据可视化工具应运而生
VSlide，一款基于网页的数据可视化工具应运而生，旨在让普通用户便捷地创作反对交互式数据可视化图表的演示文稿。零代码制作交互式图表，点击式操作，推拽式布局，不须要任何根底, 应用文档具体。
github 地址：
https://github.com/shalom-lab/vslide
OpenChatKit : 前 OpenAI 研究员独特打造,ChatGPT 开源平替
ChatGPT 的开源平替来了，源代码、模型权重和训练数据集全副公开,OpenChatKit 一共蕴含 200 亿参数，在 EleutherAI 的 GPT-NeoX-20B（GPT- 3 开源替代品）上进行了微调，还能够连贯其它 API 或数据源进行检索等等。
GitHub 刚刚上线，就曾经取得了 800+ 标星。
github 地址：
https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit
ChatWeb : 能够爬取任意网页并提取注释，生成概要
根本相似于现有的 chatPDF，自动化客服 AI 等我的项目的原理。
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- 爬取网页
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- 提取注释
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- 对于每一段落，应用 gpt3.5 的 embeddingAPI 生成向量
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- 每一段落的向量和全文向量做计算，生成概要
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- 将向量和文本对应关系存入向量数据库
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- 对于用户输出，生成向量
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- 应用向量数据库进行最近邻搜寻，返回最类似的文本列表
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- 应用 gpt3.5 的 chatAPI，设计 prompt，使其基于最类似的文本列表进行答复
就是先把大量文本中提取相干内容，再进行答复，最终能够达到相似冲破 token 限度的成果
github 地址：
https://github.com/SkywalkerDarren/chatWeb
DrissionPage : 一个基于 python 的网页自动化工具, 既能管制浏览器, 也能收发数据包
基于 python 的网页自动化工具。既能管制浏览器，也能收发数据包。可兼顾浏览器自动化的便利性和 requests 的高效率。功能强大，内置有数人性化设计和便捷性能。语法简洁而优雅，代码量少.
github 地址：
https://github.com/g1879/DrissionPage
DataX：阿里开源一款数据同步工具 DataX，稳固又高效，好用到爆！
DataX 是阿里云 DataWorks 数据集成 的开源版本，在阿里巴巴团体内被宽泛应用的离线数据同步工具 / 平台。DataX 实现了包含 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS, databend 等各种异构数据源之间高效的数据同步性能
github 地址：
https://github.com/alibaba/DataX
ModelScope：一个“模型即服务”(MaaS)平台，旨在会集来自 AI 社区的最先进的机器学习模型，并简化在理论利用中应用 AI 模型的流程
ModelScope 开源了数百个 (以后 700+) 模型，涵盖自然语言解决、计算机视觉、语音、多模态、科学计算等，其中蕴含数百个 SOTA 模型。用户能够进入 ModelScope 网站 (modelscope.cn) 的模型核心零门槛在线体验，或者 Notebook 形式体验模型。
github 地址：
https://github.com/modelscope/modelscope
PhySO：能间接从数据中找到暗藏的法则，而且一步到位，间接给出对应公式
PhySO 背地的技术被叫做“深度符号回归”，应用循环神经网络（RNN）+ 强化学习实现。首先将前一个符号和上下文信息输出给 RNN，预测出后一个符号的概率分布，反复此步骤，能够生成出大量表达式。同时将物理条件作为先验常识纳入学习过程中，防止 AI 搞出没有理论含意的公式，能够大大减少搜寻空间。
再引入强化学习，让 AI 学会生成与原始数据拟合最好的公式。除了物理学者直呼 Amazing 之外，还有其余学科研究者赶来探讨，能不能把同款办法迁徙到他们的畛域。
github 地址：
https://github.com/WassimTenachi/PhySO
lama: 能够利用 AI 技术，无损擦除任意物体, 可离线在线应用
LaMa 是一个 AI 打消模型，在训练时（256×256）没有见过的更高分辨率（~2k）上，体现出惊人的泛化能力，并且即便在具备挑战性的场景下，例如周期构造的补全，也能达到优异的性能。
https://magicstudio.com/zh/magiceraser 这个网站是一个利用了 LAMA 模型，无损擦除照片中的人物、物品的在线工具。用户只须要上传照片，标记要去除的局部，而后下载解决后的照片。这个网站收费应用，不须要注册或登录。这个网站也有一个 iOS 应用程序，叫做 Magic Eraser Background Editor，能够提供更高分辨率的编辑和其余性能。这个网站的成果十分惊艳，能够很好地修复被擦除局部的背景。
github 地址：
https://github.com/advimman/lama