探索 Python 项目
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从任何 LLM 获取可靠 JSON。基于 Pydantic，提供验证、类型安全和 IDE 支持。无需手动解析 JSON 或处理错误，只需定义模型即可获得结构化数据。支持 OpenAI、Anthropic、Google 等多种提供商。
开源数字人与大语言模型 Agent 框架，支持多终端接入、全离线运行、流式交互。可自由搭配数字人、LLM、ASR、TTS 模型，提供自动播报、多用户并发及 MCP 工具管理。
Python 网页自动化与端到端测试框架，提供简洁 API，支持绕过 bot 检测，内置录制、仪表盘、报告和截图功能。
优化版 Selenium Chromedriver 补丁，零配置即可绕过 Distil、Imperva、DataDome、CloudFlare 等反爬系统。自动下载并修补驱动，支持 Python 3.6+。
基于 Python 的 Instagram OSINT 工具，通过交互式 Shell 分析用户资料。支持获取关注者、邮箱、电话、照片等数据，提供 Docker 支持。
使数据分析师和工程师能像软件工程师构建应用一样，通过编写 SQL select 语句来转换数据。自动处理语句到数据仓库中表和视图的转换，支持模型关系管理、可视化及测试。
分层推理模型官方发布。采用双模块循环架构，高层模块负责慢速抽象规划，低层模块处理快速详细计算。仅需 2700 万参数和 1000 个训练样本，即可在复杂数独、迷宫寻路及 ARC 基准测试中实现近乎完美的性能，无需预训练或 CoT 数据。
开放、轻量、基于事件的协议，标准化 AI 代理与前端应用的连接。支持实时流式聊天、双向状态同步和生成式 UI，兼容 SSE、WebSocket 等多种传输方式。
跨平台 GUI 自动化 Python 模块，用于程序化控制鼠标和键盘。支持 Windows、macOS 和 Linux，可执行点击、输入、截图及图像定位等操作。
SQL 原生记忆层，为 LLM、AI 智能体及多智能体系统提供持久化记忆。Python 实现，LLM、数据存储与框架无关，无缝集成现有架构。支持向量化记忆与语义搜索，自动模式迁移。
基于 Stable Diffusion WebUI 的优化平台，简化开发、优化资源管理、加速推理并支持实验功能。提供一键安装包，支持 Flux 等模型和 LoRA。
一站式 AI 框架，支持语义搜索、LLM 编排和语言模型工作流。核心是嵌入数据库，融合向量索引、图网络和关系型数据库。提供向量搜索、多模态索引、RAG、智能体和 Web API，支持本地或云端部署。
首个可嵌入应用的开发者智能体库。支持根据产品规格生成完整代码库，或作为库集成到自有项目中。提供 Git 仓库模式、库模式及 API 模式，实现人机协作的代码开发流程。
移动设备取证工具包，用于自动化收集 Android 和 iOS 设备的取证痕迹，以识别潜在入侵迹象。支持使用公开威胁指标（IOCs）进行扫描，由 Amnesty International 开发维护。
提供 100+ 种预训练中文词向量，涵盖稠密与稀疏表示、多种上下文特征及不同语料库。包含中文类比推理数据集 CA8 与评估工具包，支持下游任务。
基于 DWT-DCT-SVD 的盲水印工具，无需原图即可提取水印。支持文本、图像及比特数组嵌入，具备抗旋转、裁剪、遮挡等多种攻击能力。
基于 PyTorch 的注意力机制、MLP、重参数化和卷积模块实现库，旨在帮助理解论文核心思想，提供即插即用的模块化组件。
将任何开源 LLM（如 DeepSeek、Llama）作为 OpenAI 兼容的 API 端点在云端运行。支持一键部署到 Docker、Kubernetes 和 BentoCloud。
基于 Python 的 GDB 模块化可视化界面，通过仪表盘减少调试命令，聚焦程序控制流。支持语法高亮，自动在程序停止时显示。
旨在复现 OpenAI Sora 的开源项目，由北大-兔展 AIGC 联合实验室发起。当前 V1.5 版本完全基于华为昇腾训练，支持 8B 模型与 4000 万视频样本，性能媲美开源混元视频模型。
将代码库转化为易懂教程的 AI 工具。基于 100 行 LLM 框架，分析 GitHub 仓库，识别核心抽象与交互，为初学者生成带可视化教程。支持众多流行项目，如 FastAPI、LangGraph 等。
大型语言模型（LLM）的官方论文与资源集合，涵盖技术演进、趋势分析与提示设计。提供中文版书籍与长链思维推理内容，支持社区贡献与更新。
开源工具增强型对话语言模型，支持中英双语与多种插件。160亿参数，支持搜索引擎、文生图、计算器、解方程等功能。提供多版本模型及量化方案，便于本地部署与微调。
轻量级 vLLM 实现，从零构建。提供快速离线推理、可读代码库及优化套件，如前缀缓存、张量并行、Torch 编译和 CUDA 图。性能媲美 vLLM，代码约 1200 行 Python。