✨ 1: Artificial Analysis
AI语言模型和API提供商的比较分析，帮助用户选择最佳方案。
Artificial Analysis 是一个专门独立分析AI语言模型和API提供商的平台，旨在帮助用户了解AI领域并选择最适合其需求的模型和API提供商。以下是该平台的主要内容和功能：
模型与API提供商分析：比较不同的AI模型与API提供商，涵盖质量、速度和价格等指标
质量和速度分析：质量指数（越高越好）、输出速度（每秒生成的Token数量，越高越好）和价格（每百万Token的价格，越低越好）是主要的考核指标。
API提供商的具体分析：针对特定模型（如Llama 3 Instruct 70B）的输出速度与价格进行详细分析。
参与调查和报告：用户可以参与AI构建者调查，并收到结果报告，这有助于更好地了解市场趋势和最佳实践。
地址：https://artificialanalysis.ai/
✨ 2: llm-pricing
抱抱脸LLM价格对比
抱抱脸各种LLM价格对比，方便开发者进行选择。
地址：https://huggingface.co/spaces/philschmid/llm-pricing
✨ 3: MinerU
MinerU 是一个开源的高质量数据提取工具，支持多种文件格式。
MinerU 是一个一站式、开源的高质量数据提取工具，主要包括以下两个核心功能模块：
Magic-PDF
功能介绍：Magic-PDF 能将 PDF 文档转换为 Markdown 格式，可以处理本地存储或支持 S3 协议的对象存储中的文件。
主要特色：
支持多种前端模型输入
自动去除页眉、页脚、脚注和页码
保留文档原有的结构和格式，包括标题、段落、列表等
提取并显示图片和表格
将公式转换为 LaTeX 格式
自动检测和转换乱码 PDF 文档
兼容 CPU 和 GPU 环境
可在 Windows、Linux 和 macOS 平台上使用
Magic-Doc
功能介绍：Magic-Doc 能将网页或多格式电子书转换为 Markdown 格式。
主要特色：
网页提取：跨模态精确解析文本、图片、表格和公式信息
电子书文档提取：支持包括 epub、mobi 在内的多种文档格式，完美适配文本和图片
语言类型识别：精确识别176种语言
MinerU 提供了强大的 PDF 和网页数据提取功能，能够显著提升文档处理效率，适用于多种数据提取和知识管理场景。
地址：https://github.com/opendatalab/MinerU
✨ 4: ai-renamer
AI重命名助手
Node.js CLI 工具，它使用 Ollama 模型（Llama、Gemma、Phi 等）智能地重命名指定目录中的文件。
地址：https://github.com/ozgrozer/ai-renamer
✨ 5: ttt-lm-pytorch
ttt-lm-pytorch 是一种带有表达性隐藏状态的RNN序列模型，用于测试时训练。
ttt-lm-pytorch 是一个基于 PyTorch 的模型实现，来源于论文 《Learning to (Learn at Test Time): RNNs with Expressive Hidden States》。该模型提出了一种新的序列建模层，称为测试时间训练层（Test-Time Training (TTT) layers），旨在解决自注意力机制在处理长上下文时导致的计算复杂度问题。
长上下文与复杂性：自注意力（Self-attention）在处理长上下文时效果显著，但其复杂度为二次方。
隐藏状态的表达能力：现有的RNN层复杂度为线性，但其在长上下文中的性能受到隐藏状态表达能力的限制。
TTT 层：该模型创新性地将隐藏状态设计为一个机器学习模型，更新规则为一个自监督学习步骤，即在测试时对隐藏状态进行训练。
地址：https://github.com/test-time-training/ttt-lm-pytorch
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