Для проектов, которые уже фигурировали в предыдущих списках рейтинга Github, подробности не отображаются. Пожалуйста, обратитесь к предыдущим спискам для получения информации.
Ранг #1 linyiLYi/street-fighter-ai
https://github.com/linyiLYi/street-fighter-ai
Это агент ИИ для Street Fighter II Champion Edition.
> Язык: Python
Звезды: 2987 (815 звезд сегодня) Форксы: 548
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #2 LAION-AI/Open-Assistant
https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant
OpenAssistant — помощник на основе чата, который понимает задачи, может взаимодействовать с третьими -партийные системы и динамически извлекать информацию для этого.
Язык: Python
Звезды: 27 160 (1 893 звезды сегодня) Форки: 2 175
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #3 PineappleExpress808/auto-evaluator
https://github.com/PineappleExpress808/auto-evaluator
Язык: Python
Звезды: 262 (68 звезд сегодня) Разветвления: 23
Проект Auto-evaluator — это облегченный инструмент оценки для ответов на вопросы, который использует Langchain для создания пар вопрос-ответ из набора входных данных. документы. Затем он создает цепочку вопросов и ответов с указанным набором конфигураций, выбранных пользовательским интерфейсом, и использует цепочку для создания ответа на каждый вопрос. Затем ответ оценивается относительно ответа с использованием LLM (GPT-3.5-turbo). Проект может быть запущен как приложение Streamlit и принимает различные входные данные, такие как количество вопросов для автоматического создания, метод разделения текста, размер фрагмента для разделения текста, метод встраивания фрагментов, метод извлечения фрагмента и LLM для суммирования извлеченных фрагментов. Проект может применяться в различных областях, таких как образование, исследования и обслуживание клиентов, где ответы на вопросы являются важной задачей. Коммерческие приложения этого проекта могут включать разработку чат-ботов или виртуальных помощников, которые могут отвечать на запросы клиентов, или предоставление автоматизированных систем оценивания для образовательных учреждений. Однако важно отметить, что ключ API OpenAI с доступом к GPT-4 и ключ API Anthropic необходимы для использования всех настроек модели панели мониторинга по умолчанию.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #4 thecookingsenpai/autogpt-gui
https://github.com/thecookingsenpai/autogpt-gui
Графический пользовательский интерфейс для AutoGPT
Язык: JavaScript
Звезды: 591 (199 звезд сегодня) Вилки: 63
— — — — — — — — — — — — — — —
5-е место в рейтинге mlc-ai/web-llm
https://github.com/mlc-ai/web-llm
Добавление крупноязычных моделей и чата в веб-браузеры. Все работает внутри браузера без поддержки сервера.
Язык: Python
Звезды: 3018 (950 звезд сегодня) Форки: 130
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #6 34j/so-vits-svc-fork
https://github.com/34j/so-vits-svc-fork
fork so-vits-svc с поддержкой реального времени, улучшенный интерфейс и дополнительные функции.
Язык: Python
Звезды: 1003 (сегодня 73 звезды) Вилки: 154
— — — — — — — — — — — — — — — —
№ 7 FerretDB/FerretDB
https://github.com/FerretDB/FerretDB
Действительно альтернатива MongoDB с открытым исходным кодом
Язык: Go
Количество звезд: 6 341 (61 звезда) сегодня) Вилки:232
— — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #8 pengzhile/pandora
https://github.com/pengzhile/pandora
潘多拉，一个不只是命令行的ChatGPT。
Язык: Python
Звезды: 1110 (84 звезды на сегодняшний день) Вилки: 189
Pandora — это инструмент ChatGPT, который позволяет пользователям взаимодействовать с моделью GPT через веб-интерфейс, командную строку или API. Это легкая и эффективная альтернатива официальному API GPT-3 с дополнительным преимуществом, заключающимся в возможности запуска в периоды пиковой нагрузки, когда официальный API ограничен. Pandora также может использоваться для поддержки частного развертывания и предлагает несколько режимов работы. Он имеет удобный интерфейс и обладает высокой скоростью отклика, что делает его отличным инструментом для обслуживания клиентов или приложений чат-ботов. Pandora можно запустить с помощью Python 3.7 или выше и установить с помощью pip. Инструмент также поддерживает модель GPT-3.5-turbo и облачный режим, который можно включить с помощью определенных команд установки. Pandora можно запустить с помощью Docker, она поддерживает различные аргументы командной строки и переменные среды. В целом, Pandora — это универсальный и удобный инструмент ChatGPT, который можно использовать в различных областях, включая обслуживание клиентов, обучение и исследования.
— — — — — — — — — — — — — — — —
9 место zabirauf/AutoGPT.js
https://github.com/zabirauf/AutoGPT.js
Auto-GPT в браузере
Язык: TypeScript
Звезды: 232 (138 звезд сегодня) Вилка: 38
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #10 muellerberndt/micro-gpt
https://github.com/muellerberndt/micro-gpt
Минимальный универсальный автономный агент на основе GPT3.5/4. Может анализировать курсы акций, выполнять тесты сетевой безопасности, создавать произведения искусства и заказывать пиццу.
Язык: Python
Звезды: 430 (315 звезд сегодня) Вилки: 42
MicroGPT — это простая и эффективная автономная агент, совместимый с GPT-3.5-Turbo и GPT-4. Проект стремится быть максимально компактным и надежным и может использоваться для различных задач, включая рисование, анализ и тестирование на проникновение. Инструмент может быть установлен с помощью pip и требует установки определенных пакетов Python и переменных среды. MicroGPT поддерживает различные типы памяти, включая chromadb, Pinecone и postgres. Инструмент можно запустить с помощью интерфейса командной строки, а примеры использования приведены в документации проекта. MicroGPT имеет различные приложения в таких областях, как образование, исследования и кибербезопасность. Коммерческие приложения MicroGPT могут включать в себя разработку чат-ботов или виртуальных помощников, которые могут выполнять определенные задачи или предоставлять автоматизированные системы анализа или тестирования для бизнеса. В целом MicroGPT — универсальный и надежный инструмент, который можно использовать для решения различных задач и имеет значительный потенциал для коммерческого применения.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #11 hax/heshijun_v_360
https://github.com/hax/heshijun_v_360
贺师俊与360的劳动争议诉讼
Язык:
Звезды: Star(441 звезда сегодня) Вилки: 124
Проект heshijun_v_360 — это общедоступный репозиторий, содержащий информацию о трудовом споре между владельцем репозитория Heshijun (hax) и 360 Group, китайской компанией, занимающейся интернет-безопасностью. Репозиторий включает в себя юридические документы, относящиеся к спору, а также личные размышления и мысли Хэшидзюня. Проект обнародуется впервые после того, как дело было разрешено в суде, из-за опасений по поводу влияния на коллег и сторонние организации в ходе судебного разбирательства. Проект может быть применен в сфере трудового права и может служить кейсом для подобных споров. Коммерческие применения проекта ограничены, так как это в первую очередь личный кабинет юридического спора. Однако она может представлять интерес для юристов и исследователей, изучающих трудовое право и трудовые споры. В целом, проект heshijun_v_360 представляет собой личный отчет о трудовом споре, который дает представление о правовой системе Китая и может служить примером для аналогичных споров.
— — — — — — — — — — — — — — — —
12 место в рейтинге JagadeeshwaranM/Data_Engineering_Simplified
Язык: Python
Количество звезд: 470 (сегодня 81 звезда) Разветвления: 99
Проект Data Engineering Roadmap — это всеобъемлющее руководство для тех, кто хочет изучать разработку данных. Дорожная карта включает девять шагов, которые охватывают различные аспекты обработки данных, включая SQL, Python/Scala, распределенные вычисления, инструменты приема данных, обработку данных/NOSQL, хранение данных, координацию заданий, облачные вычисления и основы команд CI/CD и Linux. . Каждый шаг включает в себя список тем для изучения и ресурсов, которые можно использовать для обучения, таких как веб-сайты и библиотеки. Проект может применяться в различных областях, включая науку о данных, бизнес-аналитику и разработку программного обеспечения. Коммерческие приложения проекта включают разработку конвейеров данных и создание хранилищ данных для бизнеса. Дорожная карта обеспечивает четкий путь для людей, которые хотят изучать инженерию данных, и может использоваться в качестве руководства для предприятий, которые хотят обучать своих сотрудников инженерии данных. В целом, проект Data Engineering Roadmap является ценным ресурсом для людей, которые хотят изучать инженерию данных, и предприятий, которые хотят создавать решения на основе данных.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #13 Significant-Gravitas/Auto-GPT
https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT
Экспериментальная попытка с открытым исходным кодом сделать GPT-4 полностью автономным.< br /> Язык: Python
Звёзд: 89 747 (6 600 звёзд сегодня) Вилки: 13 675
— — — — — — — — — — — — — — — —
№14 Significant-Gravitas/Auto-GPT-Plugins
https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT-Plugins
Плагины для Auto-GPT
Язык:
Звезды: Звезда (126 звезд сегодня) Вилки: 35
— — — — — — — — — — — — — — — —
15-е место в facebookresearch/AnimatedDrawings
https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings
Код, сопровождающий Метод анимации детских рисунков человеческой фигуры
Язык: Python< br /> Звезд: 5 212 (596 звезд сегодня) Вилки: 370
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #16 SunWeb3Sec/DeFiHackLabs
https://github.com/SunWeb3Sec/DeFiHackLabs
Воспроизведение инцидентов со взломом DeFi с помощью Foundry.
Язык: Solidity
Количество звезд: 3071(47) звезды сегодня) Forks:564
The DeFi Hacks Reproduce — проект Foundry представляет собой репозиторий, который включает инструменты и ресурсы для воспроизведения прошлых инцидентов со взломом DeFi с использованием Foundry, среды разработки web3 на основе Rust. Репозиторий включает 193 инцидента только для образовательных целей. Проект направлен на то, чтобы сделать Web3 более безопасным, предоставляя разработчикам ресурсы для понимания и предотвращения подобных взломов в будущем. Проект может применяться в области кибербезопасности web3 и может использоваться разработчиками, исследователями безопасности и преподавателями. Коммерческие приложения проекта включают разработку безопасных платформ DeFi и обучение кибербезопасности для предприятий в пространстве web3. Проект включает в себя Академию кибербезопасности Web3, которая предлагает уроки и статьи по отладке транзакций в сети, анализу rugpull и анализу взлома. Академия может быть использована частными лицами и компаниями для улучшения своих знаний и навыков в области кибербезопасности web3. В целом, проект DeFi Hacks Reproduce — Foundry является ценным ресурсом для частных лиц и компаний в сфере web3, которые хотят улучшить свои знания и навыки в области кибербезопасности.
— — — — — — — — — — — — — — — —
17-е место в рейтинге usememos/memos
https://github.com/usememos/memos
Легкий, самодостаточный центр заметок. Открытый исходный код и бесплатно навсегда.
Язык: TypeScript
Звезды: 12 671 (71 звезда сегодня) Форки: 812
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг № 18 、精选🔥🔥
Язык: Python
Количество звезд: 819 (сегодня 348 звезд) Вилки: 84
— — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #19 xiaorouji/openwrt-passwall
https://github.com/xiaorouji/openwrt-passwall
Обычно используемый прокси-инструментарий для приложения Openwrt LuCI.
Язык: C
Звезд: 4309 (66 звезд сегодня) Вилки: 2070
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #20 dzoba/gptrpg
https://github.com/dzoba/gptrpg
Демонстрация агента на основе GPT, существующего в RPG-подобной среде
Язык: JavaScript< br /> Звезды: 180 (сегодня 28 звезд) Вилки: 18
Проект GPTRPG является доказательством концепции, которая включает в себя простую среду, подобную ролевой игре (RPG), для существования агента ИИ с поддержкой LLM. и простой агент ИИ, подключенный к API OpenAI для существования в этой среде. Проект предназначен для локального запуска и призван продемонстрировать потенциал использования агентов ИИ в средах, подобных RPG. Проект может применяться в области искусственного интеллекта и машинного обучения и может быть использован разработчиками и исследователями, которые хотят изучить потенциал агентов ИИ в игровых и других интерактивных средах. Коммерческие приложения проекта включают разработку игр на базе ИИ и интерактивных приложений, в которых агенты ИИ используются для взаимодействия с пользователями. Проект включает в себя среду на основе React, созданную с помощью редактора карт Tiled и отображаемую с помощью Phaser и подключаемого модуля Grid Engine. Окружение включает в себя персонажа, непроходимые тайлы и растительный слой с посадочными тайлами и растениями. Агент ИИ использует API OpenAI для принятия решений и взаимодействует с внешним интерфейсом через веб-сокет. Агенту предоставляется список возможных действий, состояние его окружения и его внутреннее состояние. Предстоящие функции включают поддержку нескольких агентов, больше действий агента, больше состояний агента, память агента, цели агента, инвентарь агента, развертывание в Интернете, персонаж, управляемый человеком, и улучшения пользовательского интерфейса. В целом, проект GPTRPG представляет собой захватывающее доказательство концепции, демонстрирующей потенциал использования агентов ИИ в средах, подобных RPG, и может использоваться разработчиками и исследователями для изучения потенциала ИИ в играх и других интерактивных приложениях.
— — — — — — — — — — — — — — — —
21-е место OpenBB-finance/OpenBBTerminal
https://github.com/OpenBB-finance/OpenBBTerminal
Инвестиционные исследования для всех и везде.
Язык: Python
Stars : 20 713 (119 звезд сегодня) Разветвления: 2 089
Проект OpenBB Terminal — это инфраструктура с открытым исходным кодом, целью которой является создание будущего инвестиционных исследований путем предоставления доступной инфраструктуры с открытым исходным кодом для всех. Проект включает в себя терминал и SDK и предназначен для использования отдельными лицами и организациями, которые хотят проводить инвестиционные исследования с использованием инструментов с открытым исходным кодом. Проект может применяться в области финансов и инвестиционных исследований и может использоваться разработчиками, исследователями и финансовыми специалистами, которые хотят использовать инструменты с открытым исходным кодом для инвестиционных исследований. Коммерческие приложения проекта включают разработку платформ и инструментов для инвестиционных исследований для финансовых специалистов и организаций. Проект включает в себя различные варианты установки, в том числе установщики Windows и MacOS, исходный код и Docker. Проект также предоставляет рекомендации для разработчиков, которые хотят внести свой вклад в проект. В целом, проект OpenBB Terminal является ценным ресурсом для частных лиц и организаций, которые хотят проводить инвестиционные исследования с использованием инструментов с открытым исходным кодом, и может использоваться для разработки платформ и инструментов инвестиционных исследований для финансовой отрасли.
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #22 jdagdelen/hyperDB
https://github.com/jdagdelen/hyperDB
Сверхбыстрая локальная база данных векторов для использования с агентами LLM. Сейчас принимаются SAFE по цене 35 млн долларов.
Язык: Python
Звезды: 621 (113 звезд сегодня) Форки: 15
Проект HyperDB — это сверхбыстрая локальная база данных векторов, предназначенная для использования с LLM. Агенты. Проект включает в себя высокооптимизированное серверное векторное хранилище C++ с аппаратным ускорением операций через MKL BLAS. Проект позволяет пользователям индексировать документы с расширенными функциями, такими как идентификаторы и метаданные, и предоставляет простой интерфейс, совместимый со всеми агентами больших языковых моделей. Проект может применяться в области искусственного интеллекта и машинного обучения и может использоваться разработчиками и исследователями, которые хотят использовать высокоскоростные локальные векторные базы данных в своих агентских приложениях LLM. Коммерческие приложения проекта включают разработку приложений на базе ИИ, для которых требуются быстрые и эффективные локальные векторные базы данных, такие как чат-боты, рекомендательные системы и поисковые системы. Проект включает инструкции по установке и примеры использования, что позволяет разработчикам легко интегрировать HyperDB в свои приложения. В целом, проект HyperDB является ценным ресурсом для разработчиков и исследователей, которые хотят использовать высокоскоростные локальные векторные базы данных в своих агентских приложениях LLM, и может использоваться для разработки приложений на основе ИИ, которым требуются быстрые и эффективные локальные векторные базы данных.
— — — — — — — — — — — — — — — —
23-е место в рейтинге mivano/azure-cost-cli
https://github.com/mivano/azure-cost-cli
Инструмент командной строки для анализа затрат на подписку Azure
Язык : C#
Звезды: 193 (60 звезд сегодня) Форки: 18
Проект Azure Cost CLI — это простой инструмент командной строки, который позволяет пользователям получать стоимость подписки Azure. В проекте используется API управления затратами Azure для получения стоимости и вывода результатов на консоль или в JSON. Инструмент можно установить глобально с помощью команды dotnet tool, и его могут использовать разработчики, администраторы облачных служб и другие специалисты, которые хотят отслеживать стоимость своей подписки Azure. Проект может быть применен в сфере облачных вычислений и может использоваться для мониторинга стоимости услуг Azure, используемых организацией. Коммерческие приложения проекта включают разработку инструментов управления облачными затратами для организаций, использующих службы Azure. Проект включает инструкции по установке и примеры использования, что позволяет разработчикам и облачным администраторам легко интегрировать инструмент Azure Cost CLI в свои рабочие процессы. В целом проект Azure Cost CLI является ценным ресурсом для организаций, которые используют службы Azure и хотят отслеживать свои облачные затраты.
— — — — — — — — — — — — — — — —
24-е место в рейтинге PowerShell/PowerShell
https://github.com/PowerShell/PowerShell
PowerShell для любой системы!
Язык: C#
Количество звезд: 38 156 (90 звезд сегодня ) Вилки:6488
— — — — — — — — — — — — — — — —
Ранг #25 kw2828/Dolly-2.0-Series
https://github.com/kw2828/Dolly-2.0-Series
Ресурсы для запуска, тонкой настройки и анализа Dolly 2.0
> Язык: Jupyter Notebook
Звезды: 68 (сегодня 13 звезд) Разветвления: 9
Проект Dolly 2.0 Series направлен на демократизацию ресурсов для запуска, тонкой настройки и вывода Dolly 2.0, LLM (Large Language Модель) Модель ИИ. Проект предоставляет различные ресурсы, в том числе блокноты Colab и сообщения в блогах, позволяющие разработчикам и исследователям использовать и настраивать Dolly 2.0 для различных наборов данных и для конкретных случаев использования. Проект может применяться в области искусственного интеллекта и машинного обучения и может использоваться разработчиками, исследователями и организациями, которые хотят использовать модели LLM AI для различных приложений. Коммерческие приложения проекта включают разработку приложений на базе ИИ, требующих расширенных возможностей обработки языка, таких как чат-боты, рекомендательные системы и поисковые системы. Проект включает в себя различные ресурсы и незавершенные элементы, что позволяет разработчикам и исследователям легко использовать и настраивать Dolly 2.0, а также изучать возможности моделей LLM AI. В целом, проект Dolly 2.0 Series является ценным ресурсом для частных лиц и организаций, которые хотят использовать модели ИИ LLM для различных приложений и могут использоваться для разработки приложений на основе ИИ, требующих расширенных возможностей обработки языка.
— — — — — — — — — — — — — — — —
