相信很多大家對GitHub Accelerator 2024扶持11個開源 AI 項目 推動技術(shù)創(chuàng)新還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

站長之家（ChinaZ.com）5月24日 消息:GitHub 最新宣布了其2024年加速器計劃，將支持11個前沿的開源人工智能項目。這些入選項目涵蓋了機器學(xué)習(xí)框架、生物醫(yī)學(xué)研究、AI 模型測試平臺等多個領(lǐng)域，旨在推動 AI 技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。

根據(jù)計劃，每個入選項目將獲得高達(dá)40，000美元的贊助資金，以及多達(dá)350，000美元的技術(shù)支持。這些資源來自 GitHub 及其合作伙伴，包括 Microsoft Azure。

GitHub 表示，這次支持的目標(biāo)是幫助開發(fā)者在開放環(huán)境中推動 AI 的發(fā)展，加速實現(xiàn)他們的目標(biāo)。通過提供豐厚的資金和技術(shù)支持，GitHub 希望為這些開源項目注入新的動力，助力其在 AI 領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展。

1.unsloth AI - 彎曲微調(diào)模型的成本曲線

unsloth 由澳大利亞兄弟 Daniel 和 Michael Han 創(chuàng)立，其目標(biāo)是讓自定義 AI 模型更容易訪問。與競爭對手相比，Unsloth 對開源模型進(jìn)行微調(diào)的速度提高了2-5倍，內(nèi)存減少了70%，利用新興技術(shù)和功能使模型在保持準(zhǔn)確性的同時提高性能。

開源地址:https://github.com/unslothai/unsloth

2.Giskard - AI 模型測試平臺，帶來透明度和問責(zé)制

創(chuàng)始人 Alex Combessie、首席執(zhí)行官和機器學(xué)習(xí)研發(fā)工程師 Weixuan XIAO 構(gòu)建了一個用于測試和評估大型語言模型 （LLM） 的開源庫。Giskard 提高了開源 AI 模型質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)了整體采用、研究、透明度和問責(zé)制。Giskard 專為數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員設(shè)計，可以幫助確保其客戶 AI 模型的質(zhì)量、安全性和合規(guī)性。

開源地址:https://github.com/Giskard-AI/giskard

3.A-Frame——讓任何人都可以創(chuàng)作 AR/VR 數(shù)字世界，無論其技術(shù)專長如何

Diego Marcos是 A-Frame 的聯(lián)合創(chuàng)始人和維護者，他開始開發(fā) A-Frame 作為一個框架，讓任何人都可以通過網(wǎng)絡(luò)瀏覽器進(jìn)行 AR/VR 和3D 內(nèi)容開發(fā)。A-Frame 目前專注于集成 AI 工作流程，例如3D Gaussian Splatting 和用于圖像和環(huán)境的生成 AI，已為全球數(shù)以萬計的開發(fā)者提供了支持。該項目代表了其對可訪問性、社區(qū)和資源可用性的承諾。

開源地址:https://github.com/aframevr/aframe

4.Nav2—機器人導(dǎo)航之家

機器人專家Steve Macenski是機器人操作系統(tǒng) （ROS） 導(dǎo)航框架的先驅(qū)。如今，Nav2已在全球生產(chǎn)中使用，是部署最廣泛的自主移動機器人 (AMR) 導(dǎo)航解決方案，受到 NVIDIA、Dexory、Polymath Robotics、Stereolabs 等100多家公司的信賴。Nav2可以輕松、可靠、高效地部署機器人技術(shù)，讓用戶可以專注于構(gòu)建產(chǎn)品應(yīng)用程序。

開源地址:https://github.com/ros-navigation/navigation2

5.OpenWebUI—通過世界一流的 UI 在本地提供隱私、安全和性能

創(chuàng)始人Tim Baek位于加拿大，他希望為 AI 和 LLM 構(gòu)建最佳用戶界面，為互聯(lián)網(wǎng)訪問受限或無法訪問互聯(lián)網(wǎng)的個人提供利用 AI 技術(shù)及其優(yōu)勢的機會。OpenWebUI 由可在本地運行 LLM 的 Web 界面提供支持，從而使 LLM 和 AI 更加安全和私密。該項目希望擴大其貢獻(xiàn)者社區(qū)，并擴大該項目在世界各地社區(qū)的影響力。

開源地址:https://github.com/open-webui/open-webui

6.LLMware.ai——簡化企業(yè)制作 RAG 模型的方式，安全且敏感

創(chuàng)始人Namee Oberst在獲得法律學(xué)位后開始了她的第二份職業(yè)。Namee 與首席執(zhí)行官Darren Oberst和Stefan Bachhofner 一起，意識到許多行業(yè)面臨的隱私和敏感性問題，尋求為金融和法律機構(gòu)構(gòu)建安全可靠的 LLM AI 代理和檢索增強生成 （RAG） 模型。LLMWare 提供了一套全面的工具，任何人都可以使用它(從初學(xué)者到最老練的 AI 開發(fā)人員)，以快速構(gòu)建工業(yè)級、基于知識的企業(yè) LLM 應(yīng)用程序。

開源地址:https://github.com/llmware-ai

7.LangDrive—用于 LLM 培訓(xùn)的即插即用 API

創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Michael Vandi和創(chuàng)始工程師Spatika在卡內(nèi)基梅隆大學(xué) （CMU） 攻讀碩士學(xué)位期間開發(fā)了一個 LLM 電子郵件代理來回復(fù)電子郵件。經(jīng)過一番學(xué)習(xí)，他們意識到讓 LLM 以更低的 GPU 需求變得易于訪問，可以讓更多開發(fā)人員受益，并讓所有人都能更輕松地使用。如今，LangDrive 是一個簡單的框架，可通過 API 和配置文件來訓(xùn)練和部署生產(chǎn)級微調(diào)語言模型。這將通過抽象微調(diào)過程并將微調(diào)行數(shù)從數(shù)百行減少到僅10行來提高代碼庫的可維護性。

開源地址:https://github.com/addy-ai/langdrive

8.HackingBuddyGPT——安全團隊的自主代理和副駕駛

奧地利前安全工程師Andreas Happe和 PenTester 博士Jurgen Cito希望幫助道德黑客和安全專業(yè)人員利用法學(xué)碩士學(xué)位讓世界變得更安全。最初是一個研究項目，現(xiàn)在已發(fā)展成為一個自主黑客合作伙伴，擁有人機交互基礎(chǔ)設(shè)施、Web 和 API 測試平臺以及活動目錄安全管理平臺。

開源地址:https://github.com/ipa-lab/hackingbuddyGPT

10.Web-Check——為網(wǎng)絡(luò)安全帶來保障

英國開源倡導(dǎo)者Alicia Sykes是前英國陸軍預(yù)備役軍人，曾在牛津大學(xué)實習(xí)。她的使命是利用基于任何網(wǎng)站或服務(wù)器的開放數(shù)據(jù)的人工智能安全洞察，讓互聯(lián)網(wǎng)更加安全。她創(chuàng)建了 Web-Check，讓開發(fā)人員能夠更輕松地全面了解網(wǎng)站、基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)器，從而實現(xiàn)安全民主化。

開源地址:https://github.com/lissy93/web-check

11.marimo——提高機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)筆記本的標(biāo)準(zhǔn)

聯(lián)合創(chuàng)始人Akshay Agrawal和Myles Scolnick著手解決使用筆記本進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)時存在的所有問題。作為用于人工智能和機器學(xué)習(xí)的下一代 Python 筆記本，marimo 的目標(biāo)是為人工智能/機器學(xué)習(xí)開發(fā)人員提供可重現(xiàn)、可維護且可投入生產(chǎn)的筆記本。如今，marimo 提供了一款可用于生產(chǎn)的筆記本，可以將其部署為交互式 Web 應(yīng)用程序、作為腳本執(zhí)行并使用 Git 進(jìn)行版本控制。

開源地址:https://github.com/marimo-team/marimo

Talkd.ai——通過輕松的 RAG 部署和管理優(yōu)化 LLM

巴西創(chuàng)始人Vinicious Mesel開始兼職從事Talkd.ai的工作，以構(gòu)建統(tǒng)一的 LLM 聊天 API，為多個 LLM 和上下文提供抽象層。作為巴西開源社區(qū)的首創(chuàng)，統(tǒng)一 API 將使 LLM 始終擁有和管理上下文，以預(yù)處理輸入并從記憶或上下文中生成提示。其目標(biāo)是促進(jìn)和傳播 RAG 技術(shù)在 LLM 中的使用。

開源地址:https://github.com/talkdai/dialog

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