camel-ai/camel

CAMEL 是一个开源社区，致力于寻找智能体的扩展法则。

• 支持多达 100 万智能体的模拟，以研究复杂多智能体环境中的涌现行为和扩展法则。
• 实现实时动态通信，促进智能体之间无缝协作以应对复杂任务。
• 具备状态记忆能力，使得智能体能够保留历史上下文，提高长期交互中的决策能力。
• 提供多个基准测试支持，以严格评估智能体性能，确保可重复性和可靠比较。
• 支持不同类型的角色、任务、模型和环境，为跨学科实验及多样化研究应用提供便利。
• 自动生成大规模结构化数据集，并与多个工具无缝集成，从而简化合成数据生成和研究工作流程。

Plachtaa/seed-vc

seed-vc 是一个支持 zero-shot 语音转换和唱歌声转换的实时工具。

• 支持 zero-shot 语音转换，无需训练即可克隆声音。
• 实时语音转换延迟低，适合在线会议、游戏和直播。
• 仅需 1 个发言样本即可进行微调，快速训练速度（最低 100 步）。
• 提供多种模型以满足不同需求，包括实时和离线语音转换。

zigtools/zls

zls 是一个支持 Zig 开发者的语言服务器，提供自动补全和跳转定义等功能。

• 支持大多数语言特性，包括简单类型函数、命名空间使用、自定义包等
• 实现了多种 LSP 功能，如代码补全、悬停提示、跳转到定义/声明等
• 提供文档符号查找、引用查找和重命名符号功能
• 支持格式化（使用 zig fmt）和语义标记高亮显示
• 具备内嵌提示、代码操作及选择范围、高级折叠区域功能

skfolio/skfolio

skfolio 是一个基于 scikit-learn 的 Python 库，用于投资组合优化。

• 提供与 scikit-learn 兼容的统一接口和工具
• 支持构建、微调和交叉验证投资组合模型
• 易于安装，可通过 PyPI 获取
• 包含丰富的文档和示例以帮助用户上手

dreamoving/dreamoving-project

dreamoving-project 是一个基于扩散模型的人类视频生成框架，旨在生成高质量的定制人类视频。

• 基于扩散模型的可控视频生成
• 支持多种场景和角色定制
• 产生高质量的视频内容
• 适用于各种应用场景，如娱乐、广告等