探索 大语言模型 项目
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AI 驱动的视频切片与高光生成工具，支持 YouTube / B 站下载、自动切片、智能合集生成。基于 Python + FastAPI + React 技术栈，提供 Web 界面与异步处理。
无代码 LLM 平台，用于启动 API 和 ETL 管道，以结构化非结构化文档。提供 Prompt Studio 比较 LLM 输出，支持 MCP 服务器、API 部署、ETL 管道和 n8n 集成。云端版含 LLMChallenge 和 SinglePass Extraction 等功能。
2.78万亿参数模型在单CPU上运行，仅需 8.24 GB RAM。C99 可移植实现，无 BLAS、框架或 GPU 依赖。
轻量级 Python SDK，采用模型驱动方法，仅需几行代码即可构建 AI 代理。支持多模型提供商、MCP 协议及热重载工具，适用于从开发到生产的各类场景。
面向复杂系统工程与长周期智能体任务的新一代旗舰模型。最新 GLM-5.2 提供稳定 100 万 token 上下文，采用 IndexShare 架构降低推理成本，并具备多级思考能力以平衡性能与延迟。其编码能力在开源模型中顶尖，在多项基准测试中接近前沿闭源模型。系列模型通过异步强化学习框架 slime 实现高效迭代，在推理、编码与智能体任务上表现卓越。
基于 Llama-2 的中文大模型，扩展中文词表并增量预训练，支持 4K/16K/64K 超长上下文，开源基座与指令精调模型，兼容主流 LLM 生态工具。
开源工具包，轻松为基于 LLM 的对话系统添加可编程护栏。支持 Python 3.10+，可控制对话路径、防止敏感话题、连接外部工具，并防御越狱和提示注入等漏洞。
自动生成每日时间线，通过 AI 分析屏幕内容，提供上下文感知的活动追踪。隐私优先，数据本地处理，支持多种 AI 模型。开源、轻量、高效，适用于 macOS。
开源湖仓格式，专为多模态 AI 设计。支持向量搜索、全文检索和随机访问，性能较 Parquet 提升 100 倍。兼容 Pandas、DuckDB、Polars、PyArrow 和 PyTorch。
AI 原生代理与数据平面，用于交付智能体应用。通过统一数据平面，提供编排、模型路由、可观测性与安全护栏，让开发者专注于核心逻辑。支持任意语言与框架，加速生产部署。
一站式基础模型数据处理系统，支持文本、图像、音频、视频多模态数据清洗、合成与分析。提供丰富的算子库和数据配方，支持 Python API、Docker 部署及云平台集成。
基于 PyTorch 的开源神经机器翻译与大语言模型框架。支持 NMT、LLM、编码器及模型微调，提供 8/4 位量化与 LoRA 适配器。已推出新项目 Eole 作为替代。
Cursor 与 Figma 的 MCP 集成，允许 Cursor Agentic AI 读取设计并以编程方式修改。支持批量文本替换和实例覆盖传播等自动化功能。
微内核 AI 代理，通过本地模型路由器将请求动态分配给最经济适用的模型。内置持久记忆、分层沙箱、网页搜索及设备嵌入，支持 CLI、Web UI 和聊天频道。提供可插拔的 provider 层，兼容 OpenRouter、OpenAI、Anthropic 等 20 余种 LLM 服务商。在相同预算下提供更高智能密度与更优结果。
国内首个开源 AI 代码漏洞挖掘多智能体系统。支持 Ollama 私有部署、自主协作审计、自动化沙箱 PoC 验证与一键生成报告。小白友好，一键部署，让安全触手可及。
个人学习日志，记录构建核心软件工程技能及拓展相邻技术的过程。当前焦点：生成式 AI。包含系统设计、数学、数据结构与算法、数据建模等领域的学习资源与进度追踪。
基于 MLX 的 Python 包，用于在 Apple 芯片上运行和微调大语言模型。支持 Hugging Face Hub 集成、模型量化、LoRA 微调及分布式推理。提供命令行和 Python API，便于文本生成与聊天。
支持 GPT、通义千问、文心一言等主流大模型及 Stable Diffusion 文生图、图生图、超分辨率、图片上色的全能型 APP，基于 Flutter 开发，代码完全开源。
基于 TypeScript 的库，利用 LLM 将任意网页转换为结构化数据。支持 GPT、Sonnet、Gemini 等模型，使用 Zod 或 JSON Schema 定义结构，提供全类型安全。基于 Playwright，支持流式处理与代码生成，提供 HTML、原始 HTML、Markdown、文本及图像等多种格式模式。
通过小米 AI 音箱使用 ChatGPT 及其他大语言模型。支持多种 AI 类型，如 ChatGPT、New Bing、ChatGLM、Gemini 等。提供命令行工具，可配置 API 密钥，实现语音交互与 TTS 回答。
TypeScript 多智能体框架，一键 runTeam() 从目标到结果。自动任务分解、并行执行，3 个依赖，可在任何 Node.js 环境部署。
基于 LLM 的多模态智能体框架，用于操作智能手机应用。通过简化动作空间模仿人类交互，如点击和滑动，无需系统后端访问。支持通过自主探索或观察人类演示学习新应用，生成知识库以执行跨应用复杂任务。
ClearML 是一个开源的 MLOps/LLMOps 平台，提供实验管理、数据管理、流水线编排、调度和模型服务的一站式解决方案，支持 CI/CD 自动化，简化 AI 工作流。
结合知识库管理的多租户 Agent Harness 平台。集成 LightRAG 知识库与知识图谱，基于 LangChain + Vue + FastAPI 构建，支持 DeepAgents、MinerU PDF、Neo4j、MCP。
Postgres with GPUs for ML/AI apps. 在数据库内运行机器学习与AI，支持GPU加速、LLMs、RAG管道和向量搜索。提供47+算法，性能提升8-40倍，无缝集成PostgreSQL生态。
Python 命令行工具，用于网络文本与元数据采集：爬取、抓取、提取，支持 CSV、JSON、HTML、MD、TXT、XML 输出。功能强大，模块化，无需数据库，广泛用于学术与工业界。