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LinGoose学习资料汇总 - Go语言AI/LLM应用开发框架

LinGoose学习资料汇总 - Go语言AI/LLM应用开发框架

LinGoose是一个用Go语言开发AI/LLM应用的强大框架。本文汇总了LinGoose的主要学习资源,帮助开发者快速上手这个优秀的AI开发工具。

LinGooseGo框架人工智能模块化抽象化Github开源项目
mPLUG-Owl学习资料汇总 - 强大的多模态大语言模型家族

mPLUG-Owl学习资料汇总 - 强大的多模态大语言模型家族

mPLUG-Owl是一个强大的多模态大语言模型家族,包括mPLUG-Owl、mPLUG-Owl2和mPLUG-Owl3三个版本。本文汇总了mPLUG-Owl的相关学习资源,帮助读者快速了解和使用这个模型。

mPLUG-OwlmPLUG-Owl2多模态大语言模型模块化CVPR 2024Github开源项目
AdalFlow学习资料汇总 - 为LLM应用提供自动优化的PyTorch风格库

AdalFlow学习资料汇总 - 为LLM应用提供自动优化的PyTorch风格库

AdalFlow是一个强大的Python库,用于构建和自动优化大语言模型(LLM)应用。本文汇总了AdalFlow的学习资源,帮助开发者快速上手这个创新的AI工具。

AdalFlow大语言模型AI库LLM应用模块化Github开源项目
Griptape入门学习资料 - 构建AI应用的模块化Python框架

Griptape入门学习资料 - 构建AI应用的模块化Python框架

Griptape是一个用于构建AI驱动应用程序的模块化Python框架。本文汇总了Griptape的核心组件、文档资源、快速入门指南等学习资料,帮助开发者快速上手这个强大的AI开发工具。

GriptapePython框架AI应用模块化企业数据Github开源项目
Caffe2 入门学习资料汇总 - 轻量级深度学习框架

Caffe2 入门学习资料汇总 - 轻量级深度学习框架

Caffe2是一个轻量级、模块化、可扩展的深度学习框架。本文汇总了Caffe2的相关学习资源,帮助读者快速入门和掌握这一深度学习工具。

Caffe2PyTorch深度学习框架模块化高性能Github开源项目
Atomic Agents:构建模块化、可扩展的AI代理框架

Atomic Agents:构建模块化、可扩展的AI代理框架

Atomic Agents是一个创新的AI代理框架,它借鉴了原子设计的理念,提供了一套模块化、可扩展的工具和代理,用于构建强大的AI应用。本文深入介绍了Atomic Agents的设计理念、架构特点、使用方法以及未来发展方向。

Atomic AgentsAI框架模块化可扩展多代理系统Github开源项目
Cool-Admin-Midway: 一个强大而灵活的后台管理系统框架

Cool-Admin-Midway: 一个强大而灵活的后台管理系统框架

Cool-Admin-Midway是一个基于Node.js和Midway.js构建的模块化、插件化的后台管理系统框架,具有AI编码、流程编排等特色功能,可快速开发CRUD应用,适合构建现代化的后台管理系统。

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ModuleFormer:IBM推出的创新混合专家模型架构

ModuleFormer:IBM推出的创新混合专家模型架构

ModuleFormer是IBM开发的一种基于混合专家(MoE)的创新语言模型架构,它通过稀疏激活专家模块实现了高效、可扩展和专业化的大规模语言模型。本文深入介绍ModuleFormer的设计原理、主要特点及其在自然语言处理领域的应用前景。

ModuleFormerMoLM大语言模型稀疏激活模块化Github开源项目
aw_nas: 一个模块化可扩展的神经架构搜索框架

aw_nas: 一个模块化可扩展的神经架构搜索框架

aw_nas是一个开源的Python框架,以模块化的方式实现了多种神经架构搜索(NAS)算法。它可以用于重现主流NAS算法的结果,并且由于其模块化设计,研究人员可以方便地将不同的NAS算法应用于各种任务中。

NAS框架神经架构搜索模块化可扩展硬件相关Github开源项目
RLeXplore: 加速内在驱动的强化学习研究

RLeXplore: 加速内在驱动的强化学习研究

RLeXplore是一个统一的、高度模块化和即插即用的工具包,提供了8种代表性内在奖励算法的高质量可靠实现。它旨在为构建、计算和优化内在奖励模块提供统一和标准化的程序,从而加速内在驱动的强化学习研究。

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GoMate: 一款强大的可配置模块化RAG框架

GoMate: 一款强大的可配置模块化RAG框架

GoMate是一个专注于提供可靠输入和可信输出的检索增强生成(RAG)框架,具有高度可配置性和模块化设计,旨在为各种检索问答场景提供高质量可靠的解决方案。

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carefree-learn: 轻松实现基于PyTorch的深度学习

carefree-learn: 轻松实现基于PyTorch的深度学习

carefree-learn是一个基于PyTorch的深度学习框架,旨在简化tabular数据集上的深度学习任务。它提供了自动化的数据处理、模型构建和训练流程,让用户可以专注于核心算法开发。

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Atomic Agents: 构建模块化、可扩展的AI代理框架

Atomic Agents: 构建模块化、可扩展的AI代理框架

深入探讨Atomic Agents框架,了解其设计理念、架构特点和应用实践,揭示这一创新AI代理开发工具如何推动人工智能应用的灵活构建和高效部署。

Atomic Agents框架模块化数据验证使用示例Github开源项目
LinGoose: 强大的Go语言AI/LLM应用开发框架

LinGoose: 强大的Go语言AI/LLM应用开发框架

LinGoose是一个用于构建AI和大语言模型应用的Go语言框架,它提供了模块化、抽象化和完整解决方案,让开发者能够快速构建强大的AI应用。

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mPLUG-Owl: 强大的多模态大语言模型家族

mPLUG-Owl: 强大的多模态大语言模型家族

mPLUG-Owl是一个创新的多模态大语言模型系列,通过模块化学习实现了强大的多模态能力,为人工智能领域带来了新的突破。

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AdalFlow: 强大的LLM任务自动优化库

AdalFlow: 强大的LLM任务自动优化库

AdalFlow是一个类似PyTorch的轻量级、模块化和强大的库,用于构建和自动优化各种LLM任务。它提供了统一的自动微分框架,可以实现零样本提示优化和少样本优化。

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Griptape:企业级AI开发平台的革新者

Griptape:企业级AI开发平台的革新者

Griptape是一个强大的AI开发平台,为企业提供从开发框架到执行运行时的全方位解决方案。它使开发者能够轻松构建、部署和管理基于检索的AI应用,同时提供更好的安全性、性能和成本效益。

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Beehive: 灵活的事件驱动自动化系统

Beehive: 灵活的事件驱动自动化系统

Beehive是一个开源的事件驱动自动化系统,允许用户创建自定义代理来执行由事件和过滤器触发的自动化任务。它具有模块化、灵活和易于扩展的特点,可以与多种服务和平台集成,实现丰富的自动化场景。

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