动化任务的数据处理和建模框架， 机器人流程自动化（RPA）解决方案

SAYN 是一个现代数据处理和建模框架。用户定义任务（包括 Python、自动 SQL 转换等）及其关系，SAYN 负责其余工作。它旨在实现简单性、灵活性和集中化，以便为数据工程工作流程带来显著的效率提升。

有许多优秀的工具和公司助力工作流程自动化的发展：

1. Workflow Max：Workflow Max 是一款专注于工作流程自动化的小型企业管理系统，涵盖项目管理、财务核算、客户管理等业务。
2. Automation Anywhere：Automation Anywhere 是一款智能自动化平台，提供机器人流程自动化（RPA）解决方案，广泛应用于各种行业。
3. UiPath：UiPath 是一款 RPA 平台，为企业提供自动化解决方案，涵盖业务流程、桌面应用、Web 应用等。
4. Blue Prism：Blue Prism 是一款 RPA 平台，支持企业级自动化流程，具有高度可扩展性和安全性。 [Read More]

TorchLeet：PyTorch的练习题库

PyTorch的练习题库，就像编程界的“题海战术”，通过各种难度的实践题目，帮助你从新手到高手，掌握深度学习和PyTorch的精髓。 [Read More]

OpenFlux新版本！8B的Flex.1 alpha发布了

微调配置：
https://github.com/ostris/ai-toolkit/blob/main/config/examples/train_lora_flex_24gb.yaml [Read More]

RPA 自动化机器人 Robot Framework

Robot Framework 是一个通用的开源自动化框架，用于验收测试、验收测试驱动开发 (ATDD) 和机器人流程自动化 (RPA)。它具有简单的纯文本语法，并且可以使用通用和自定义库轻松扩展。
安装起来也简单。只要你的机器上装了Python和pip，直接在命令行里输入以下命令即可：

```
pip install robotframework
```
操作手册：
https://robotframework.org/robotframework/latest/RobotFrameworkUserGuide.html

llama-agent 让每个 agent 都是一个独立运行的微服务。

用户可以自由定制它们的功能和交互方式,还可以灵活部署、监控和扩展。无需再为分布式架构烦恼,只需专注于你的应用逻辑。

AI实时生成视频新技术

金字塔注意力广播技术为实时视频生成带来了新的突破，无需训练即可大幅提升生成速度，为未来基于DiT的视频生成模型赋予了更强的实时能力。由新加坡国立大学和普渡大学的研究团队共同开发. [Read More]

gorilla, 用大模型调用1600个API

Gorilla 通过其APIBench功能，还提供了一个经过策划的、用于训练的庞大API集合，进一步优化了API调用过程，减少了误操作和错误生成的情况。Gorilla是一个为大型语言模型设计的API商店，支持通过自然语言查询调用API，实现语义和语法正确的API调用。它通过整合超过1600个API，首次展示了使用LLM调用API的方法，有效减少了生成假象的问题。此外，Gorilla还发布了APIBench，这是一个庞大的、经过策划且易于训练的API集合。 [Read More]

System Design Primer架构设计, 262K Star 18种语言

该项目的功能特点可以概括为全面性、实用性和互动性。它全面覆盖了从基础理论到高级架构设计的各个方面，提供了一个结构化的学习和面试准备框架。实用性体现在它结合真实世界的问题和解决方案，帮助读者不仅理解概念，还能应用于实际场景。互动性则通过 GitHub 社区的支持，鼓励用户参与讨论、贡献内容，从而形成一个活跃的学习生态系统. [Read More]

首席情报官（Wiseflow）

一个敏捷的信息挖掘工具，可以从网站、微信公众号、社交平台等各种信息源中按设定的关注点提炼讯息，自动做标签归类并上传数据库。 [Read More]

32个领域，444个数据集，774.5TB数据量

查看数据集：https://github.com/lmmlzn/Awesome-LLMs-Datasets
研究论文原文：https://arxiv.org/abs/2402.18041
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可靠的输入与可信的输出RAG【GoMate】

GoMate是一款配置化模块化的Retrieval-Augmented Generation (RAG) 框架，旨在提供可靠的输入与可信的输出，确保用户在检索问答场景中能够获得高质量且可信赖的结果。整个框架提供一个从数据输入到最终响应输出的完整流程，涵盖了数据处理、查询理解、信息检索、结果优化、上下文理解、内容生成、后处理和评估等多个方面:
数据准备：包括数据摄入、清洗、分块、嵌入和索引。

查询理解：涉及查询的预处理、转换、路由和重写。

信息检索：通过不同的检索器（密集、多向量、稀疏、集成）进行信息检索。

结果优化：包括结果的重排、判断、压缩、细化和过滤。

上下文与提示：通过提示工程和上下文添加来增强查询理解。

生成响应：使用语言模型（如RAG链和RAFT）生成长上下文响应。

后处理：对生成的内容进行编辑、敏感词过滤和异常检测。

响应输出：格式化响应并进行问题推荐。

评估反馈：通过RagEval等工具进行效果评估。 [Read More]

文档解析助手MegaParse

MegaParse 是一个功能强大且多功能的解析器，可以轻松处理各种类型的文档。无论您是处理文本、PDF、Powerpoint 演示文稿还是 Word 文档，MegaParse 都能满足您的需求。重点是在解析过程中不要丢失信息。 [Read More]

中国独立开发者项目列表

聚合所有中国独立开发者的项目 [Read More]

精益副业：程序员如何优雅地做副业

第二版：
https://github.com/easychen/lean-side-bussiness
[Read More]

AI Agent Open-Source Framework & Tool

AutoGPT (161k stars):https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
LangChain (82.7k stars):https://github.com/langchain-ai/langchain
MetaGPT (39.1k stars):https://github.com/geekan/MetaGPT
AutoGen (24.8k stars):https://github.com/microsoft/autogen
dify (22.7k stars:https)://github.com/langgenius/dify
ChatDev (22.7k stars):https://github.com/OpenBMB/ChatDev
BabyAGI (19.2k stars):https://github.com/yoheinakajima/babyagi
SuperAGI (14.4k stars):https://github.com/TransformerOptimus/SuperAGI
FastGPT (12.5k stars):https://github.com/labring/FastGPT
CrewAI (12.1k stars):https://github.com/joaomdmoura/crewAI
XAgent (7.5k stars):https://github.com/OpenBMB/XAgent
Bisheng (5.5k stars):https://github.com/dataelement/bisheng
Voyager (5.1k stars):https://github.com/OpenBMB/XAgent
CAMEL (4.4k stars):https://github.com/camel-ai/camel
Langfuse (2.9k stars):https://github.com/langfuse/langfuse