开源

Magic Resume

一个现代化的在线简历编辑器,它基于 Next.js 和 Framer Motion 构建,可以让用户能够轻松创建专业的简历。

乾元BigBangTransformer

BBT-2-12B-Text基于中文700亿tokens进行预训练,经过指令微调的BBT-2基础模型可以回答百科类和日常生活的问题。BBT-2.5-13B-Text基于中文+英文 2000亿tokens进行预训练。

SwiftChat

一款基于React Native开发的快速、安全、跨平台聊天应用,支持实时流式聊天功能和Markdown语法,还可以生成AI图像,兼容DeepSeek、Amazon Bedrock、Ollama和OpenAI等模型。

StableV2V

StableV2V是一款基于文本、草图和图片输入的开源视频编辑工具,利用Prompted First-frame Editor(PFE)、Iterative Shape Aligner(ISA)和Conditional Image-to-video Generator(CIG)三大模块,实现视频中物体的精准编辑与替换,同时保持编辑内容与原始视频在动作和深度信息上的高度一致性,适用于电影制作、教育、

Awesome MCP Servers

Awesome MCP Servers 是一个开源项目,整合了超过 3000 个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器资源,覆盖浏览器自动化、金融、游戏、安全、科研等多个领域。它支持本地和云部署,提供丰富的开发工具和社区支持,使 AI 模型能够高效调用外部数据和服务,提升应用灵活性与功能性。

QVQ

QVQ是一个基于Qwen2-VL-72B的开源多模态推理模型,擅长处理文本、图像等多模态数据,具备强大的视觉理解和复杂问题解决能力。它在数学和科学领域的视觉推理任务中表现出色,但在实际应用中仍需解决语言切换、递归推理及图像细节关注等问题。QVQ可广泛应用于教育、自动驾驶、医疗图像分析、安全监控及客户服务等领域。

Mooncake

Mooncake是一个以KVCache为中心的分布式大模型推理架构,由Kimi联合清华大学等机构开源。它通过分离预填充和解码阶段,有效利用GPU集群的其他资源,显著提升推理吞吐量,降低算力消耗,同时保持低延迟。Mooncake支持长上下文处理、负载均衡及过载管理,适用于多种应用场景,包括自然语言处理、语音识别、搜索引擎优化等,推动大模型技术的高效应用。

Chonkie

Chonkie是一款轻量级、高性能的RAG分块库,支持多种分块方法(基于Token、单词、句子和语义),适用于自然语言处理任务。它具备高效性能、广泛tokenizer支持及灵活的安装选项,适用于RAG应用、对话系统、文本摘要和机器翻译等场景。

AutoTrain

AutoTrain是一款由Hugging Face开发的无代码平台,支持用户通过上传数据快速创建和部署定制化的AI模型。它涵盖多种机器学习任务,如文本分类、图像识别及表格数据分析,并提供自动化的数据预处理、分布式训练、超参数优化等功能,适用于自然语言处理、计算机视觉等多个领域。其核心优势在于简化了模型训练流程,使非技术人员也能高效构建高质量模型。 ---

Awesome Chinese LLM

整理了开源的中文大语言模型(LLM),主要关注规模较小、可私有化部署且训练成本较低的模型,目前已收录了100多个相关资源。