关键词 "开源" 的搜索结果， 共 24 条, 只显示前 480 条
All-in-one desktop AI app for productivity, privacy, and flexibility. 可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）等内容转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。部署简单（提供 Docker 和桌面版），高度可定制（支持多种 LLM 和向量数据库），且注重隐私安全。你不仅能用它构建个人知识库，还能支持
Multi-model AI desktop client for efficiency in work and learning. Cherry Studio 是一款支持多个大语言模型（LLM）服务商的开源桌面客户端，兼容 Windows、Mac 和 Linux 系统。
一款轻量级终端运行编码智能体 —— Codex CLI，该工具现已在 GitHub 完全开源。是OpenAI开发的。 Codex CLI 可以直接在用户的计算机上工作，旨在最大化 o3 和 o4-mini 等模型的推理能力，并即将支持 GPT-4.1 等额外的 API 模型。 Codex CLI 可以在 macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+、Windows 11
OpenManus是由MetaGPT社区的成员在短短 3 小时内开发完成的开源版Manus，与 Manus 在云端运行不同，OpenManus 直接在用户本地电脑上运行，让用户能够亲眼目睹 AI 代理如何操控自己的电脑完成各种任务。
神农中医药大模型是由华东师范大学计算机科学与技术学院团队完成的，目标是推动大型语言模型在中医药领域的发展。该模型为开源中文中医药大模型：ShenNong-TCM-LLM。以开源的知识数据作为基础训练而成。
开源轻量级通用生物医学视觉-语言基础模型BiomedGPT，则在多种生物医学任务上展现先进性能。BiomedGPT在25项实验中有16项达到先进水平，并在人类评估中表现出色，总结能力接近人类专家。
医学成像分割比赛，用于通用算法的验证和测试，涵盖广泛的挑战，例如：小数据、不平衡标签、大范围对象尺度、多类别标签和多模态成像等。本次挑战赛和数据集旨在通过开源多个高度不同任务的大型医学成像数据集，并标准化分析和验证流程，提供此类资源。
多语言医学语料库 MMedC。该语料库涵盖六种主要语言、约 255 亿标记，并用于通用大语言模型的自回归训练和领域适配。同时，研究者开发了具有推理能力的多语言医学多选问答基准MMedBench，以评估多语言医学模型的性能。在此基础上，通过在 MMedC 上训练多个开源模型，研究者提出了多语言医学大模型MMed-Llama 3。该模型在MMedBench 和英语基准测试中表现出色，在推理能力和问答准
语料库数据集。为了实现多语言医学专用适配，我们构建了一个新的多语言医学语料库（MMedC），其中包含约 255 亿个标记，涵盖 6 种主要语言，可用于对现有的通用 LLM 进行自回归训练。 基准。为了监测医学领域多语言法学硕士 (LLM) 的发展，我们提出了一个新的、具有合理性的多语言医学多项选择题答疑基准，称为 MMedBench。 模型评估。我们在基准测试中评估了许多流行的 LLM，以及在
gget是一个免费的开源命令行工具和 Python 包，可以高效地查询基因组数据库。gget 由一组独立但可互操作的模块组成，每个模块旨在通过一行代码实现一种类型的数据库查询。
开源的MCP服务器资源
此开源项目旨在完全从0开始，仅用3块钱成本 + 2小时！即可训练出仅为25.8M的超小语言模型MiniMind。 MiniMind系列极其轻量，最小版本体积是 GPT-3 的 1/7000，力求做到最普通的个人GPU也可快速训练。 项目同时开源了大模型的极简结构-包含拓展共享混合专家(MoE)、数据集清洗、预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)、LoRA微调， 直接偏好强化学习(DPO
RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）针对用户各类不同的复杂格式数据提供可靠的问答以及有理有据的引用。
ChatWiki是一款开源的知识库 AI 问答系统。系统基于大语言模型(LLM )和检索增强生成(RAG)技术构建,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力,可以帮助企业快速搭建自己的知识库 AI 问答系统
Langchain-Chachat（原Langchain-ChatGLM）基于Langchain与ChatGLM、Qwen与Llama等语言模型的RAG与Agent应用| Langchain-Chatatch（以前称为 langchain-ChatGLM），基于本地知识的 LLM（如 ChatGLM、Qwen 和 Llama）RAG 和带有 langchain 的代理应用程序 ✅ 本项目支持主流
FULL v0、Cursor、Manus、Same.dev、Lovable、Devin、Replit Agent、Windsurf Agent 和 VSCode Agent（以及其他开源）系统提示、工具和 AI 模型的系统提示词，能够将AI从智障升级为真正的人工智能
AutoGPT是一个AI agent（智能体），也是开源的应用程序，结合了GPT-4和GPT-3.5技术，给定自然语言的目标，它将尝试通过将其分解成子任务，并在自动循环中使用互联网和其他工具来实现这一目标，它由GPT-4驱动，自主地开发和管理业务。说简单点，你给AutoGPT一个题目，它会自己思考，给出实现的步骤以及实现细节。 与ChatGPT不同的是，用户不需要不断对AI提问以获得对应回答
Browser Use 是一个AI驱动浏览器自动化开源框架，让我们可以通过自然语言操作浏览器。Browser-use 是一个强大的浏览器自动化框架,它结合了大语言模型(LLM)的能力与浏览器操作,使AI 能够像人类一样浏览网页、填写表单、点击按钮等。目前在 GitHub 上已经获得了惊人的 49.9k star
通义千问模型，占比第一的开源大语言模型
百川智能核心团队由来自搜狗、百度、华为、微软、字节、腾讯等知名科技公司的AI顶尖人才组成。百川智能成立不到100天，便发布了Baichuan-7B、Baichuan-13B两款开源可免费商用的中文大模型。2025年1月24日，百川智能发布全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview，该模型同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力，现已在百小应中正式上线。
skyreels-极速短视频制作软件,智能AI技术,文字转短视频,一键生成小说推文视频,逼真视频.自媒体及个人可以高效快速智能的制作生动有趣的短视频作品，号称能连续生成长视频。 昆仑万维SkyReels团队正式发布并开源SkyReels-V2——全球首个使用扩散强迫（Diffusion-forcing）框架的无限时长电影生成模型，其通过结合多模态大语言模型（MLLM）、多阶段预训练（Multi-
InternVL Family: A Pioneering Open-Source Alternative to GPT-4o. 接近GPT-4o表现的开源多模态对话模型 InternVL 家族：利用开源套件缩小与商业多模态模型的差距——GPT-4o 的先驱开源替代方案 InternVL3，一个性能强大的开源多模态大模型。其中InternVL3-78B同时在感知能力和推理能力上同时达到了开源第
Notion 和 Miro 之外，还有更多选择。AFFiNE（发音为 [ə'fain]）是新一代知识库，集规划、分类和创作于一体。隐私优先、开源、可定制且随时可用。 一个注重隐私、本地优先、开源且随时可用的 Notion 和 Miro 替代方案。 Github上5万个星星
Supabase 是什么 Supabase 是一个开源的 Firebase 替代品，它为开发者提供了一个功能全面的 Backend as a Service (BaaS) 平台。由 Supabase, Inc. 开发，它旨在简化开发过程，让开发者能够快速启动项目并专注于构建应用程序的核心功能，而无需担心后端基础设施。Supabase 提供了包括 Postgres 数据库、实时功能、身份验证、存储
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