openai/swarm

swarm 是一个用于构建、编排和部署多智能体系统的框架。 该项目旨在探索符合人类工程学、轻量级多智能体编排的教育性框架。 主要功能和优势包括：

• 通过代理（Agents）和交接（handoffs）两个基本抽象实现轻量级、高度可控且易于测试的代理协调与执行
• 可以表达工具之间丰富动态关系，允许构建可扩展的真实解决方案，避免陡峭学习曲线
• 探索了设计轻量级、可扩展且高度定制化模式，适用于处理难以编码到单一提示中大量独立功能与指令情况。

openai/CLIP

CLIP 是 Contrastive Language-Image Pretraining 的缩写，用于预测给定图像最相关的文本片段。

• 可以在自然语言中指示 CLIP 预测给定图像最相关的文本片段，无需直接优化任务。
• 在没有使用原始 1.28M 标记样本的情况下，CLIP 能够匹配原始 ResNet50 在 ImageNet “zero-shot” 上的性能。
• 具有类似 GPT-2 和 GPT-3 的零样例学习能力，在计算机视觉领域克服了几个主要挑战。

open-mmlab/mmsegmentation

mmsegmentation 是一个基于 PyTorch 的开源语义分割工具箱。

• 统一的基准测试工具箱
• 模块化设计，可以轻松组合不同模块构建自定义的语义分割框架
• 直接支持多种流行和当代语义分割框架，如 PSPNet、DeepLabV3、PSANet 等
• 训练速度高效快速

apple/homebrew-apple

homebrew-apple 是 Apple Homebrew Tap 项目。

• 包含苹果公司特定软件的配方
• 可以通过 Homebrew 轻松安装和管理这些软件
• 提供了下载游戏移植工具包所需的特殊说明

paradigmxyz/artemis

artemis 是用 Rust 编写的一个简单、模块化和快速的 MEV 机器人框架。 该项目解决了编写 MEV 机器人时所面临的复杂性和性能问题。

• 支持事件处理管道架构
• 包括收集器、策略和执行者三大组件
• 实现了 Opensea/Sudoswap NFT 套利策略
• 可以使用 cargo 进行构建、测试和运行