✨ 1: MagicClothing

虚拟服装试穿技术

MagicClothing 是一种虚拟服装试穿技术，能够让用户在不同场景下尝试和预览各种服装，通过高级图像合成和生成技术，MagicClothing 能将用户想要尝试的服装以极其逼真的方式显示在他们的身上。

地址：https://github.com/frankchieng/ComfyUI_MagicClothing

✨ 2: Prompt Fuzzer

通过模拟不同的攻击场景来评估系统提示（system prompt）的安全性

Prompt Fuzzer是一个开源工具，专为加固你的生成式AI（GenAI）应用程序而设计。它通过模拟不同的攻击场景来评估系统提示（system prompt）的安全性，从而帮助你发现和修复潜在的安全漏洞。

地址：https://github.com/prompt-security/ps-fuzz

✨ 3: Cognita

用于组织和部署基于检索增强生成（RAG）技术的应用程序

Cognita是一个开源框架，用于组织和部署基于检索增强生成（RAG）技术的应用程序。它解决了从简单的Jupyter笔记本原型实验过渡到生产环境时的关键问题，使代码库具有模块化、易扩展和可伸缩性。Cognita在本地环境中易于使用，同时提供了生产就绪环境的支持以及无代码UI功能。此外，Cognita默认支持增量索引，这意味着它能有效地处理文档的批量摄取，减少了计算负担，并避免了已索引文档的重复索引工作。

地址：https://github.com/truefoundry/cognita

✨ 4: llm.mojo

Andrej Karpathy的llm.c项目向Mojo平台的一个移植

llm.mojo项目是Andrej Karpathy的llm.c项目向Mojo平台的一个移植。与原始的C版本相比，这个Mojo版本既在开发中，也有意向更好地利用Mojo的性能优势，比如向量化和并行化等功能。

地址：https://github.com/dorjeduck/llm.mojo

✨ 5: Meta Llama 3

Meta Llama 3是一个由Meta推出的大型语言模型，旨在为个人、创作者、研究人员和各种规模的企业提供强大的自然语言处理功能，使他们能够负责任地实验、创新和扩展他们的想法。这个版本包含了从8B到70B参数不等的预训练和指令调整的语言模型的模型权重和起始代码。这个存储库提供了一个加载Llama 3模型并运行推理的最小示例，更详细的示例可以在llama-recipes查看。

地址：https://github.com/meta-llama/llama3 详细介绍:https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3 体验地址：https://huggingface.co/chat

更多AI工具，参考国内AiBard123，Github-AiBard123