20240923AI新闻无图无视频版
大家好，现在4-5级号，因为粉丝数不够1000粉丝关注，群里找会做本地AI包集成的和开源素材，
每天有几十人看，麻烦点赞关注转发，3连1下好吗，每天更新需要3个小时，这里简单总节，简单快速做成，很费时，但也比较仓促，但是里面项目还是可以的，至少叫这里关注者到1000以上，非常感谢。
1Awesome-LLMs-on-device设备上很棒的 LLM：Nexa AI 必读的综合中心
2lean-matrix-cookbook矩阵说明书，使用 Lean 的 mathlib,引理作为精益定理证明器中的证明
3annotated_deep_learning_paper_implementations，labml.ai Deep Learning Paper 实施并将这些注释呈现为并排格式化的注释。 我们相信这些将帮助您更好地了解这些算法。
4EgoLM是一个多模态语言模型，它跟踪和理解来自多模态输入的以自我为中心的运动，例如在您的 AR 眼镜上
5Survey on Accelerated LLMs加速LLM调查
6Emu3通过 Next-Token Prediction 训练的最先进的多模态模型。
Emu3在生成和感知上都击败了领先的任务特定模型（例如SDXL、LLaVA 1.6、OpenSora）——没有扩散或CLIP+LLM
7WavTokenizerSOTA 离散编解码器模型，每秒 40 个令牌，用于音频语言建模
使用 WavTokenizer，您可以每秒仅用 40 个令牌表示语音、音乐和音频！
使用 WavTokenizer，您可以获得强大的重建结果。
WavTokenizer 拥有丰富的语义信息，专为 GPT4-o 等音频语言模型构建。
8mammoth 适用于 Pytorch 的可扩展（通用）持续学习框架
9rerankers重新排名器-我们的目标是为用户提供一个简单的 API 来使用任何重新排名模型
10SAM2Point将任何 3D 分割为视频，适用于零镜头和可提示的 3D 分割。我们的框架支持多种提示类型，包括 3D 点、框和蒙版，并且可以泛化到各种场景，例如 3D 对象、室内场景、室外场景和原始激光雷达
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