今天，GitHub 宣布了第二批 GitHub Accelerator，这是一个资助和支持选定开源项目的计划。
获奖的每个项目将获得 40 万美元的支持，其中包括来自 GitHub 赞助商的 4 万美元非稀释性赞助资金和 35 万美元的微软福利，还包括 Azure 和 OpenAI 积分、免费的 Copilot 和 GitHub 项目，以及与 GitHub Fund 和微软 M12 风险投资基金的支持。
GitHub 在一篇博客中如此写道：
“GitHub 的使命是让全世界有 10 亿人都是开发者。GitHub Accelerator 是支持开源的众多可能方式之一，但只有每个人都支持他们所依赖的技术，才能真正产生影响。我们希望确保开源的蓬勃发展，开发者可以选择全职为他们最关心的项目做出贡献，而那些依赖开源的人将从创新和可持续性中受益。我们可以共同投资、建立与培育更多的开源类别、项目以及人才。 ”
最新一届的比赛，以开源人工智能为主题。获奖项目包括：
Unsloth AI
UnslothAI 提供了一个方便易用的Colab notebook，使用者只需要准备好训练数据集，并跟着步骤操作，人人都可以利用免费的Google Colab，轻松训练自己的Llama-3 8b 模型。不懒惰的地址https://github.com/unslothai/unsloth协作笔记本https://colab.research.google.com/.../135ced7oHytdxu3N2DN...另一位技术大神的微调实际范例- 请用剧院模式观看：https://app.aimochi.ai/note/view/fprxfGiskard
Giskard为全面覆盖AI模型生命周期而设计，提供了一套工具用于AI模型的扫描、测试、调试、自动化、协作和监控，包括表格模型和LLM，特别是面向检索增强生成（RAG）用例。
这次发布融合了多年的研发成果，包括数百次迭代和Beta测试人员对用户的数百次访谈。社区驱动的开发一直是该团队的指导原则，引导开源Giskard的大部分功能，比如扫描、测试和自动化功能。
GitHub：https://github.com/Giskard-AI/giskard
