小编今天给大家分享7个登上热榜的 GitHub 开源项目，希望给友友们学习有所帮助。有空还是可以去研究研究，提升自身的技术广度。

大家好，我是Echa。

最近组织安排小编翻山越岭跨省出差，连续断更了2天创作，感觉错过了好多美好的东西。说实话出差长途还是比较累。想友友你们了，第一时间打开头条，发现好多友友私信小编，有的友友问小编还好吗？有的问小编咋不更新内容了？平时看你每日一更，突然没更新好文章内容有点不习惯，有的友友咨询小编私信怎么不回信息了等等，在这里非常感谢友友们对小编的关心和爱戴。

小编今天给大家分享7个登上热榜的 GitHub 开源项目，希望给友友们学习有所帮助。有空还是可以去研究研究，提升自身的技术广度。

全文大纲

  1. MiniGPT-4 迷你的GPT4

  2. Twitter 算法开源

  3. OpenAssistant 全球最大的 ChatGPT 开源替代品

  4. iPERCore 人体运动模仿算法

  5. ChatGPT_JCM -OpenAI管理界面

  6. chatgpt-mirai-qq-bot 基于 ChatGPT 的 QQ 机器人

  7. AnimatedDrawings 一款非常有趣的 AI 工具

MiniGPT-4 迷你的GPT4

Github：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4

MiniGPT-4是一个具有图像理解能力的开源聊天机器人，基于+Vicuna-13B+LLM+和+BLIP-2视觉语言模型。研究团队首先在四张+Nvidia+A100显卡上用大约500万对图像文本对+MiniGPT-4进行了十个小时的训练。构建聊天生态系统更具挑战性且在经济上不可持续，但会对用户产生强烈的锁定效应。

相比ChatGPT，GPT-4展示出了非凡的多模态能力，它可以利用手写文本生成网站并且还能够识别出图片中的幽默元素。这些优秀的能力在以前的视觉语言模型中很难实现。**对于GPT-4惊人的多模态生成能力，其主要原因是使用了更先进的大型语言模型 (LLM)**。那么能否利用目前比较先进的大型LLM进行微调从而尽可能达到GPT-4的性能呢？那么今天给大家分享的这篇文章就从该角度出发，提出了MiniGPT-4，该模型在文本方面可以达到90% ChatGPT的能力，在视觉感知方面，同样具备与GPT-4的多模态功能。

项目作者认为，GPT-4 所实现的多模态能力，在以前的视觉 - 语言模型中很少见，因此认为，GPT-4 先进的多模态生成能力，主要原因在于利用了更先进的大型语言模型。

为了验证这一想法，团队成员将一个冻结的视觉编码器与一个冻结的 Vicuna 进行对齐，造出了 MiniGPT-4。



在MiniGPT-4训练阶段，作者提出了一种两阶段训练方法。在第一阶段，因为在大量对齐的图像-文本对上对进行模型预训练，以获取视觉语言知识。在第二阶段，使用较小但高质量的图像文本数据集对预训练模型进行微调，以增强模型的生成可靠性和可用性。

实验结果，发现 MiniGPT-4 拥有许多类似于 GPT-4 所展示的功能。 例如，MiniGPT-4 可以生成复杂的图像描述，根据手写文本指令创建网站，以及解释不寻常的视觉现象。

如下图：









Twitter 算法

Github：https://github.com/twitter/the-algorithm

2023年4月1号 埃隆·马斯克在个人Twitter上转发了其在GitHub开源Twitter的推荐算法。马斯克表示通过公开这些算法，来提升平台的透明度、增强用户、客户和媒体的信任。



马斯克履行诺言， Twitter 推荐算法开源了，该开源项目涵盖了推荐算法在内的许多推特源代码，包括用来控制用户在 For You 时间线上看到的推文的机制。

总的来说，Twitter的推荐算法是一个个性化推荐系统，主要运作在Twitter用户的“For You”界面。其每天会将约5亿条推文精简到1500条，再进一步筛选后推荐到不同用户的“For You”信息流上。

这个系统会预测用户最有可能与哪些用户互动，并且判断Twitter上有哪些热门的“社区”和推文。

这个系统如何判断以上的问题？主要通过两部分的数据：

  1. --用来训练机器学习模型的基础数据：即Twitter的大规模专有数据，包括用户数据、关注数据、推文内容数据以及互动数据等。

  2. --在为推文相关性打分时使用的排名信息：即用户偏好、历史行为和时间因素等。

要完成从5亿到1500的“精简”过程并不简单，共分为三个阶段：

  • 候选源采集：从不同的推荐源获取最好的推文

  • 推文排名：使用机器学习模型对每条推文进行排名

  • 过滤筛选：应用启发式算法和过滤器，过滤掉用户屏蔽、不适合公开浏览以及已经浏览过的内容



用于构建时间线的主要组件

其主要分为三个模块：

  • DATA。数据部分主要是三大块：用户、推文、社交网络。

  • FEATRUE。特征部分除了计算用户和推文的特征外，社交图中的社区发现特征等十分重要，另外还有一些信用和安全的特征。

  • HOME MIXER。执行推荐的整个服务，基于scala，执行推文召回、粗/精排序、重/混排。

最后实现Timeline、Who to follow、Ads的三个任务，即给用户推文、推用户、推广告。

具体如下图：



DATA数据



FEATRUE





OpenAssistant 全球最大的 ChatGPT 开源替代品

官网地址：https://open-assistant.io

Github：https://github.com/LAION-AI/Open-Assistant

2023年4月12日，Github上的热门话题是Open Assistant (简称 OA) ，它是由 LAION-AI 开发的基于聊天的开源助手。该项目的愿景是创建一个可以在单个高端消费类 GPU 上运行的大型语言模型。通过些修改，Open Assistant 还应该能够轻松地与其他第=方应用程序交万，以及从数据库和Internet 检索信息

Open Assistant 是一个旨在让每个人都能访问基于聊天的大型语言模型的项目，可以理解任务并与第三方系统交互。它可以动态检索信息来完成这些任务。该助手还被设计为易于扩展和个性化，并作为免费的 开源软件Q开发，支持 35 种语言。

特性

  • 简单易用：Open Assistant提供了丰富的功能和工具，并且采用了简单的API接口，使得用户可以轻松地构建和定制自己的助理系统，无需深入了解复杂的技术细节。

  • 多功能支持：Open Assistant支持多种功能，包括语音识别、自然语言处理、对话管理、任务执行等，可以用于构建不同领域的语音助手、智能对话系统、自动客服等应用。

  • 开放源代码：Open Assistant是一个完全开源的项目，源代码托管在GitHub上，用户可以自由访问、使用、修改和分享，从而促进了项目的持续发展和社区的共享合作。

  • 灵活定制：Open Assistant支持用户自定义对话流程、任务执行和响应策略，可以根据用户的需求进行灵活定制，实现个性化的助理系统。

  • 大型社区支持：Open Assistant项目由LAION-AI团队维护，并且在GitHub上拥有一个活跃的社区，用户可以通过社区获得支持、参与讨论和分享经验，从而加速项目的发展和改进。

我们相信，通过这样做，我们将在语言创新方面掀起一场革命。就像稳定扩散帮助世界以新方式制作艺术和图像一样，我们希望 Open Assistant 可以通过改进语言本身来帮助改善世界。

Open Assistant 机器学习模型是由一家德国非营利组织 LAION 运营。近日，该组织官宣现在可以使用 OpenAssistant 模型、训练数据和代码，并将该模型称之为-全球最大的 ChatGPT 开源复制品。

OpenAssistant Conversations 数据集是通过 13000 多名志愿者的众包努力综合而来的。

这些数据是通过一个网络应用程序界面收集的，该界面将数据分为五个单独的步骤来收集：

  • 提示、标记提示、添加回复消息作为提示或助理、标记回复以及对助理回复进行排序。

  • 可以看到，这一数据集中最常用语言的占比，英语和西班牙语占比最多。中文 2.5%。



为了评估 OpenAssistant Conversations 数据集的有效性，研究者基于 Pythia 和 LLaMA 模型微调了一下 OpenAssistant 模型。

其中，包括指令调优的 Pythia-12B、LLaMA-13B 和 LLaMA-30B。在接下来的评估中，研究人员主要评估了 Pythia-12B 模型的性能。

与 ChatGPT 对打

为了评估 Pythia-12B 的性能，研究人员进行了一项用户偏好研究，将其输出与 gpt-3.5-turbo 模型的输出进行比较。



研究显示，OpenAssistant 的回复与 gpt-3.5-turbo（ChatGPT）的相对偏好率分别为 48.3% 和 51.7%。

行与不行，都得拉出来遛遛才知道。





iPERCore 人体运动模仿算法

Github：https://github.com/iPERDance/iPERCore

iPERCore 是人体运动模仿、外观迁移和新视图合成算法。只要输入一张照片、一段视频，就能让特朗普跟着明星偶像“唱、跳、Rap”！

给定一张或者多张人物 A 的图像，和一段人物 B 的视频，就可以通过动作迁移算法自动合成一段人物 A 做任务 B 动作的视频。

看看阿川老师模仿阿坤老师等人的舞姿：









ChatGPT_JCM -OpenAI管理界面

Github：https://github.com/202252197/ChatGPT_JCM

OpenAI管理界面，聚合了OpenAI的所有接口进行界面操作(所有模型、图片、音频、微调、文件)等，支持Markdown格式(公式、图表，表格)等

OpenAI 基于 BSD-3-Clause license 协议，免费且作为开源学习使用。并且不会有任何形式的卖号、付费服务、卖key等行为。谨防受骗。 项目使用Vue2进行开发，给大家提供一个方便使用的OpenAI web 管理界面，有好的建议和bug欢迎大家提出来，项目会一直开源和代码优化，方便对openai进行入门了解使用，后期会接入后端，实现更丰富的功能。

如下图：

















chatgpt-mirai-qq-bot

官网：https://chatgpt-qq.lss233.com/

Github：https://github.com/lss233/chatgpt-mirai-qq-bot

一键部署！真正的 AI 聊天机器人！支持ChatGPT、文心一言、Bing、Bard、ChatGLM、POE，多账号，人设调教，虚拟女仆、图片渲染、语音发送 | 支持 QQ、Telegram、Discord 等平台



特性

  • 图片发送

  • 关键词触发回复

  • 多账号支持

  • 百度云内容审核

  • 额度限制

  • 人格设定

  • 支持 Mirai、 go-cqhttp、 Telegram、Discord

  • 可作为 HTTP 服务端提供 Web API

  • 支持 ChatGPT 网页版

  • 支持 ChatGPT Plus

  • 支持 ChatGPT API

  • 支持 Bing 聊天

  • 支持 Google bard

  • 支持 poe.com 网页版

  • 支持 文心一言 网页版

  • 支持 ChatGLM-6B 本地版

具体如下图：







AnimatedDrawings

Github：https://github.com/facebookresearch/AnimatedDrawings

2021 年的时候，Meta（前身是 Facebook）团队发布了一款非常有趣的 AI 工具，叫 Animated Drawings，它的牛逼之处，在于能借助人工智能技术，让儿童绘画作品动起来。

Animated Drawings 这款应用是个在线的演示项目，只需要上传孩子的涂鸦人物就可以轻松转变成好玩的动画片。儿童绘画具有奇妙的创造力，活力和多样性。我们专注于他们绘制的人物图中所有多样性的后果，因为我们开发了一种算法，通过自动动画将它们变为现实。它允许父母或监护人将儿童绘画转换为 33 种类型的动画，让卡通人物动起来、跑起来、跳起来，非常有趣。

不久前，Meta 团队正式将论文中的算法实现开源到了 GitHub，短短几天，项目 Star 数便突破 3100+，增长颇为迅猛。





最后

一台电脑,一个键盘,尽情挥洒智慧的人生;几行数字,几个字母,认真编写生活的美好;

一 个灵感,一段程序,推动科技进步,促进社会发展。

责任编辑：武晓燕来源： 今日头条