👩‍💻Frontend и программирование

Graphweaver (GitHub Repo) 🔗

Graphweaver позволяет превратить несколько источников данных в один API GraphQL. Создан для Node на TypeScript и поддерживает все основные источники, такие как Postgres, MySQL и другие.

Crumb (GitHub Repo) 🔗

Crumb — это высокоуровневый функциональный интерпретируемый динамически типизированный язык программирования общего назначения с кратким синтаксисом и подробной стандартной библиотекой.

SVGR (GitHub Repo) 🔗

SVGR берет необработанный SVG и преобразует его в готовый к использованию компонент React.

Node.js Reference architecture (GitHub Repo) 🔗

Этот репозиторий содержит руководство Red Hat и IBM по использованию Node.В нем рассказывается, как команды инженеров работают с Node, какие инструменты они предпочитают, а также их методы разработки и эксплуатации.

Fomos (GitHub Repo) 🔗

Fomos — экспериментальная операционная система, созданная на Rust.

Vizly (Спонсор) 🔗

Визли позволяет вам запросить вашу базу данных на простом английском языке. Работает полностью локально.

L2h (GitHub Repo) 🔗

Преобразовать LISP (-ISH) S-EXPRESSS в HTML.

PartyKit (Спонсор) 🔗

PartyKit-это платформа развертывания с открытым исходным кодом для AL-агентов, многопользовательских приложений, а также местных приложений, игр и веб-сайтов.

Dnum (GitHub Repo) 🔗

DNUM предоставляет небольшой набор сервисов для манипулирования большими числами, представленными в виде пары, состоящего из значения (хранящегося как Bigint) и соответствующих десятичных единиц. Эта структура позволяет легко справляться с большими десятичными числами, без какой -либо потери точности и использования открытой структуры, которая сохраняет гибкость.

Bicycle (GitHub Repo) 🔗

Bicycle — это платформа для определения схем баз данных, шаблоны доступа которых генерируются в виде кода и компилируются в двоичный файл сервера. Это сокращает динамический анализ запросов во время выполнения. Фреймворк использует gRPC, RocksDB и Rust.

10 Things you didn’t know you could do with GitHub Projects (9 minute read) 🔗

GitHub Projects был принят менеджерами программ, специалистами по сопровождению OSS, предприятиями и отдельными разработчиками из-за его удобного дизайна и эффективности. Мы все знаем, что управление проблемами и запросами на включение в наших репозиториях может быть сложной задачей. В этой статье описаны 10 вещей, которые вы можете сделать с помощью проектов GitHub, чтобы упростить отслеживание ваших проблем и запросов на включение.

Chartbrew (GitHub Repo) 🔗

Chartbrew — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое может напрямую подключаться к базам данных и API и использовать данные для создания красивых диаграмм. Включает в себя построитель диаграмм, редактируемые информационные панели, встраиваемые диаграммы, редактор запросов и запросов, а также возможности работы в команде.

💻AI

Lagent (GitHub Repo) 🔗

Облегченная платформа для создания агентов на основе LLM.

Prompt2Model (GitHub Repo) 🔗

Prompt2Model — это система, которая использует описание задачи на естественном языке для обучения небольшой модели специального назначения, подходящей для развертывания.

Train long context models with deep speed (GitHub Repo) 🔗

DeepSpeed — это библиотека от Microsoft, которую можно использовать для масштабирования предварительных тренировок языковых моделей. Несколько сложно использовать, но утилита обеспечивает мощные абстракции.Microsoft недавно добавила параллелизм последовательностей для обучения моделей с большей длиной контекста. Это не новый прорыв, а, скорее, инженерная победа сообщества разработчиков программного обеспечения с открытым исходным кодом.

Apple’s ultra fast ViT (GitHub Repo) 🔗

Этот сверхбыстрый преобразователь машинного зрения от Apple, работающий с задержкой менее 1 мс, представляет собой пример периферийного развертывания.

Open source sound and music generation (GitHub Repo) 🔗

Отличная модель, которая быстро работает и генерирует ритмы, звуковые эффекты и базовые диалоги. Легко запустить, и достаточно устойчивая к стилю подсказок.

Multi-Camera Object Tracking with a Two-Stage Graph Model (GitHub Repo) 🔗

В этом исследовании представлена новая графовая модель для многокамерного отслеживания нескольких объектов (MC-MOT), которая фокусируется как на пространстве, так и на времени.В отличие от предыдущих методов, которые часто допускают ошибки, эта модель сначала соединяет объекты на разных камерах, а затем со временем использует эту информацию, делая отслеживание более точным и готовым к использованию в реальных условиях.

A New Visual-Language Model for Recognizing Facial Expressions (GitHub Repo) 🔗

В этом исследовании представлена модель DFER-CLIP, которая расширяет модель CLIP специально для распознавания изменяющихся выражений лица в реальных сценариях.

GPT Pilot (GitHub Repo) 🔗

Масштабируемый инструмент разработки, который пишет целые приложения с нуля, а разработчик контролирует реализацию.

LangFuse (GitHub Repo) 🔗

Langfuse — это решение для наблюдения и аналитики с открытым исходным кодом для приложений на основе LLM.Он в основном ориентирован на производственное использование, но некоторые пользователи также используют его для локальной разработки своих приложений LLM.

DSPy (GitHub Repo) 🔗

DSPy объединяет методы подсказки и точной настройки LM, а также их улучшения с помощью рассуждений и расширения инструментов/поиска, и все это выражается через минималистичный набор модулей Pythonic, которые составляют и обучаются.

Improving 3D Body Pose Detection (GitHub Repo) 🔗

Современные методы понимания трехмерного человеческого тела ставят в основном то, как части тела связаны в пространстве, но часто игнорируют, как они движутся со временем. Этот новый метод рассматривает как пространство, так и время, что делает его лучше в понимании поза, особенно когда части тела скрыты или неясны.

Improving Image Quality with Smart Decoding Techniques (GitHub Repo) 🔗

Этот проект разработал метод, который настраивает, как изображения декодируются, особенно для незнакомых наборов данных.Этот процесс обновляет определенные настройки в декодере, обеспечивая высококачественные изображения без особого использования данных.Система также адаптируется на лету, в зависимости от типа изображения, для оптимальных результатов.

How Feedback Affects LLMs? (GitHub Repo) 🔗

При обучении крупных языковых моделей для понимания и соответствия человеческим ценностям мы используем оценки (рейтинг) или сравнения (ранжирование) в качестве обратной связи?Это исследование показало, что выбор очень важен.Например, модели, обученные рейтингу, предпочтительны при оценке по сравнению, но не всегда путем забивания.Это показывает, что то, как мы решаем дать обратную связь, имеет большое значение для того, насколько хорошо работает модель в реальных ситуациях.

🚀Новости науки и технологий

Новая игра VR от создателей Tag Gorilla 🔗

🔗 Студия разработки, стоящая за VR Success Tag Gorilla, дает первый взгляд на свою новую игру VR, которая сильно напоминает Echo VR.

Амнезия: Темный спуск должен получить неофициальный римейк VR 🔗

🔗 Эта игра возвращает вас к 19 -м веку.Вы просыпаетесь в старом замке, не зная, кто вы есть или что привело вас сюда.Через разбросанные заметки вы постепенно узнаете, что произошло, и что что -то зло следует за вами с каждым шагом.

Углеродный след технологий: может ли ИИ революционизировать ответственно? 🔗

🔗 Серверы данных нагревают всю плаенту, потребляя как мегаватты, так и драгоценные природные ресурсы, чтобы принести жизнь в наш цифровой мир.

Какова роль генеративного искусственного интеллекта в AR-покупках? 🔗

🔗 VRee AI предлагает свой взгляд на потенциал покупок в дополненной реальности и виртуальных примерок

Эффект Tiktok House перемещает инструменты создателя AR в бета -версию 🔗

🔗 Effect House, творческая платформа Augmented Reality (AR), перешла в бета -версию 3.0, сообщила компания в пятницу.Художники, модницы и разработчики могут использовать новый творческий арсенал для таких опытов AR, как иммерсивные миры, игры и другие.