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