AutoCoder：程式碼生成任務的新型模型，測試準確率高
AutoCoder是一個專為程式碼生成任務設計的新型模型，其在HumanEval基準資料集上的測試準確率超過了GPT-4 Turbo（2024年4月）和GPT-4o。與之前的開源模型相比，AutoCoder提供了一個新功能：它可以自動安裝所需的包，並在使用者希望執行程式碼時嘗試執行程式碼，直到確定沒有問題。
Subtitle：開源字幕生成工具，實作內容無縫翻譯
subtitle是一個開源的字幕生成工具，利用先進的機器學習技術，為使用者提供準確且自然的聲音字幕。它支援多種語言，易於整合到現有的工作流程中，並允許使用者在自己的伺服器上自託管，增強控制權和隱私保護。
MotionGPT：MotionGPT是一個由社區開發的驚人的機器學習應用
MotionGPT是一個基於Hugging Face Spaces打造的開源機器學習應用社區。使用者可以在這裡發現許多由社區成員開發的非常酷的機器學習專案和應用。所有專案都是開源的,使用者可以檢視程式碼、進行創造性的二次開發。
SignLLM：首個多語種手語生成模型，最佳化手語翻譯與教學
SignLLM是首個多語種手語生成模型，它基於公共手語資料構建，包括美國手語(ASL)和其他七種手語。該模型能夠從文本或提示生成手語手勢，並透過強化學習加速訓練過程，提高資料取樣質量。
FlashRAG：高效的檢索增強生成研究工具包
FlashRAG是一個Python工具包，用於檢索增強生成(RAG)研究的復現和開發。它包括32個預處理的基準RAG資料集和12種最先進的RAG演算法。FlashRAG提供了一個廣泛且可定製的框架，包括檢索器、重排器、生成器和壓縮器等RAG場景所需的基本元件。
HyperCrawl：專為LLM和RAG應用設計的高效網路爬蟲
HyperCrawl是第一個為LLM（大型語言模型）和RAG（檢索增強生成模型）應用設計的網路爬蟲，旨在開發強大的檢索引擎。它透過引入多種先進方法，顯著減少了網域名的爬取時間，提高了檢索過程的效率。
llama-recipes：用於微調Meta Llama模型的庫和示例腳本集合
llama-recipes是Meta Llama模型的配套倉庫，旨在提供一個可擴充的庫，用於微調Meta Llama模型，並提供一些示例腳本和筆記本，以便快速開始使用模型在各種用例中，包括領網網網網域適應的微調和構建基於LLM的應用程式。
DIAMOND：擴散世界模型中訓練的強化學習代理
DIAMOND（DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams）是一個在擴散世界模型中訓練的強化學習代理，用於雅達利遊戲中的視覺細節至關重要的世界建模。它透過自迴歸想象在Atari遊戲子集上進行訓練，可以快速安裝並嘗試預先訓練的世界模型。
Google AI Studio：Google Cloud構建和部署AI的平臺
Google AI Studio是一個基於Vertex AI在Google Cloud上構建和部署AI應用程式的平臺。它提供了一個無程式碼介面,使開發人員、資料科學家和業務分析師能夠快速構建、部署和管理AI模型。
JADBio：自動化生物標誌物發現與解釋
JADBio是一款無程式碼機器學習平臺，透過自動化生物標誌物發現和解釋，加速藥物研發過程。它能夠處理多組學資料，包括基因組學、轉錄組學、代謝組學等，為研究人員提供快速高效的資料分析和洞察。JADBio的優勢在於其簡單易用的介面和自動化功能，大大減少了藥物研發的時間和成本。定價資訊請參考官方網站。