2023年6月16日最热门的GitHub项目：今天最受欢迎的排行榜！

已出现在之前的Github排行榜中的项目不会显示详细信息，请参考以前的列表获取信息。

排名 #1 AntonOsika/gpt-engineer https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer 指定您想建造的内容，AI会询问并建造它。 语言：Python 星级：9,607（今日2,651颗星）分支：1,643

排名 #2 AI4Finance-Foundation/FinGPThttps://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT数据中心的FinGPT。开源于开放金融！革新?我们即将发布训练好的模型。语言：Jupyter Notebook星级：2,926（今天有548个星星）分叉：534—— — — — — — — — — — — — — — — — —

排名第三 阿里巴巴/Chat2DB https://github.com/alibaba/Chat2DB ? ? ? 这是一款智能通用的SQL客户端和报表工具，集成了ChatGPT功能（智能的通用数据库SQL客户端和报表工具）。使用Java语言编写，Stars数：3918（今天新增1065个星标），Forks数：699。 Chat2DB是一款非凡的SQL客户端和报表工具，集成了ChatGPT的功能，可以将自然语言转换为SQL并反之亦然。这是一款由阿里巴巴开发的开源免费多数据库客户端工具，能够在Windows和Mac上安装，并部署在服务器上并通过网页访问。与传统的数据库客户端软件如Navicat和DBeaver相比，Chat2DB提供了一个人工智能助手，为开发人员提供SQL优化建议。此外，这个工具支持团队协作，使开发人员更容易地安全访问数据库，并且非SQL业务操作员可以利用它查询业务数据和生成报表。 Chat2DB是人工智能驱动的完美工具，适用于人工智能时代的数据库开发人员。—— —— —— —— —— —— —— —— —— ——

排名 #4 openai/openai-cookbookhttps://github.com/openai/openai-cookbook，使用OpenAI API的示例和指南，语言：Jupyter Notebook，星级：40,053（今天新增558个星星），分支：6,175。

排名#5 stefan-jansen/machine-learning-for-trading https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading 用于算法交易的机器学习代码，第二版。 语言：Jupyter Notebook 星级：9,037（今天的245颗星星） 分叉：3,184

排名 #6 facebookresearch/ijepa https://github.com/facebookresearch/ijepa I-JEPA 的官方代码库，I-JEPA 是基于图像的联合嵌入预测架构。最初在 CVPR 论文“联合嵌入预测架构中使用图像的自监督学习”中概述。语言：Python。收藏数：1,339（今日375星）。派生数：217。

排名 #7 Victorwz/LongMem https://github.com/Victorwz/LongMem

语言：Python 收获的星星数：323（今日新增103个星星） 分支数：49 ———————

排名 #8 hwchase17/langchainhttps://github.com/hwchase17/langchain⚡通過組合性使用 LLMs 構建應用程序⚡语言：Python 星级：48,217（今天 363 星） Forks：5,799———————————

排名第九 sunner/ChatALL https://github.com/sunner/ChatALL与ChatGPT、Bing Chat、Bard、Alpaca、Vicuna、Claude、ChatGLM、MOSS、讯飞星火、文心一言等同时进行聊天，发现最佳答案语言：JavaScript星：6,685（今天的星：194） Forks：788 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名 #10 hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuninghttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning用PEFT（PT+SFT+QLoRA中的RLHF）微调 LLaMA 语言: Python星星:423（今天104颗星） 分叉: 41LLaMA Efficient Tuning 项目提供了高效的训练方法，适用于各种大型语言模型，如LLaMA（7B/13B/33B/65B）、BLOOM/BLOOMZ（560M/1.1B/1.7B/3B/7.1B/176B）和白川（7B）。 该项目支持不断的预训练、全参数调整、部分参数调整以及不同的方法，如LoRA、QLoRA和RLHF，以实现高效的训练。 提供了预训练和监督微调的数据集。 该项目可应用于自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）领域。 商业应用包括语言翻译、情感分析、聊天机器人和语音识别系统。

排名＃11 YimMenu/YimMenu https://github.com/YimMenu/YimMenuYimMenu，一个以保护免受崩溃（并非所有当前）和改善总体体验为导向的GTA V菜单。语言：C++ 星星：559（今天17颗星星） Forks：252 YimMenu是Grand Theft Auto V的mod菜单基础，严格用于教育目的。它旨在保护用户免受有害mod制作者的侵害，并基于现已过时的BigBaseV2。 YimMenu可用于构建自定义GTA V mod菜单，并可被分叉以创建个性化版本。对于任何对modding和游戏开发感兴趣的人来说，这是一个有用的工具。 YimMenu的商业应用包括将其用作创建GTA V和其他游戏的自定义mod菜单的平台。-- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- --

排名＃12 krzysztofzablocki / Swift-Macros https://github.com/krzysztofzablocki/Swift-Macros 一个由社区创建的宏和相关学习资源的策划列表。 语言：星级：赞助商（今天79颗星星）分岔：21 Swift宏是一个旨在策划社区创建的宏和相关学习资源的项目。 Swift宏带来了一波新的可能性，以前由Sourcery涵盖的许多用例现在可以通过Swift宏来实现。 Swift宏可应用于软件开发，编程和代码生成领域。 它在开发软件，自动化重复任务以及减少代码生成中的错误等方面具有许多商业应用。

排名 #13 ordinals/ordhttps://github.com/ordinals/ord?‍? 稀有的、奇异的 sats语言：Rust星：2,058（今天55颗星星）分叉：661 — — — — — — — — — — — — — — — —

等级 #14 tatsu-lab/alpaca_evalhttps://github.com/tatsu-lab/alpaca_eval一个验证过的自动评估器，用于指令跟踪语言模型。高质量、便宜、快速。语言：Jupyter Notebook 星数：165（今天有45颗星星）Forks：22 AlpacaEval是一个自动评估器，用于指令跟随语言模型，如ChatGPT。它通过快速、便宜且可重复使用的方式，节省时间和费用，同时提供与人类评估高度一致的验证，经过20,000个人类注释的验证。该项目对模型开发非常有用，可以通过衡量一个强大的语言模型（LLM）多次偏爱该模型的输出而不是引用模型的输出来评估模型。AlpacaEval提供几个功能，包括自动评估器、常见模型的排行榜、构建自动评估器的工具包和人类评估数据。它可以应用于需要语言处理的各个领域，包括自然语言处理、对话系统和一般的AI应用。其商业应用可以包括提高聊天机器人或虚拟助手的性能，增强用于内容创作的文本生成模型，并支持语音识别系统。———

排名 #15 imClumsyPanda/langchain-ChatGLM https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM langchain-ChatGLM，基于本地知识库的 ChatGLM，使用 langchain | Python 语言 | 星数：9,333（今日新增 95 颗星）| Forks：1,312

排名#16 gopherchina/conference https://github.com/gopherchina/conference

语言：星数：星（今天23颗星）叉：1,572 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名第17名 lm-sys/FastChathttps://github.com/lm-sys/FastChat 一个用于训练、服务和评估大型语言模型的开放平台。Vicuna 和 FastChat-T5 的发布库。编程语言：Python星数：23,273（今天增加了157个星）Forks：2,655。

排名#18 微软/DeepSpeed https://github.com/microsoft/DeepSpeed DeepSpeed 是一个优化深度学习的库，使分布式训练和推理易于实现、高效且有效。 语言：Python 星标：25,926（今日涨了52颗星） Forks：3,099

等级＃19 nrwl/nxhttps://github.com/nrwl/nx智能、快速和可扩展的构建系统语言：TypeScript星级：17,865（今天有14颗星星）分叉：1,801 Nx是一个下一代构建系统，提供一流的单体库支持和强大的集成。它是智能、快速和可扩展的，适用于各种应用。Nx可用于web开发、移动开发和云基础设施开发等领域。在技术、金融和医疗保健等行业中，高效可扩展的构建系统对于开发和部署至关重要。——————————

排名＃20 ataradov/usb-snifferhttps://github.com/ataradov/usb-sniffer 价格低廉的LS / FS / HS USB协议分析仪，具有Wireshark接口。 语言：C 星级：244（今天73颗星星）分叉：15该项目是一款低成本的USB协议分析仪，可用作独立设备或Wireshark插件。 它可捕获USB流量并将其保存为标准的PcapNG格式。 该分析仪基于Cypress CY7C68013A单片机，Lattice LCMXO2 FPGA和Microchip USB3343 USB PHY，并可低于50美元的成本建成。 该项目在网络安全，网络，USB设备开发等领域具有应用，并可用于商业用途，例如USB驱动程序开发，USB设备测试和USB流量分析。----

排名 #21 open-mmlab/mmagichttps://github.com/open-mmlab/mmagicOpenMMLab 多模态高级、生成和智能创作工具箱。解锁魔力 ?：生成-AI (AIGC)，易于使用的 API，令人惊叹的模型库，扩散模型，用于文本到图像生成、图像/视频修复/增强等。语言：Python星标：4,948 (今天 14 个星标)分支数：844 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名第22位的imartinez/privateGPT https://github.com/imartinez/privateGPT 使用GPT的强大功能私密交互您的文档，100％私密，无数据泄漏语言：Python星级：30,503（今天236星）分支：3,550 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名 #23 rvaidun/befakehttps://github.com/rvaidun/befake 在不发帖的情况下查看 Bereal :) 语言: HTML 星星：176（今天5星） 叉子：80 BeFake是一款社交媒体客户端，允许用户在Bereal社交媒体平台上查看和互动他们的朋友的帖子而不发布任何东西。BeFake具有商业应用程序，可应用于社交媒体营销和分析领域，具有查看位置数据，日期和时间，评论和真实表情反应等功能。此外，该项目的公共代码库可用于教育目的和演示BeReal API中的安全漏洞。

排名 #24：Uniswap/v4-core https://github.com/Uniswap/v4-core ? ? ? ? Uniswap v4 核心智能合约 语言：Solidity 星标：819（今日新增179个星标） 分叉：246 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名第25：ziglang/zi https://github.com/ziglang/zi 通用编程语言和工具链，用于维护稳健、优化和可重用的软件。 语言：Zig 星数：22,996（今天61颗星星） 分支：1,687