框架

SearchAgent

SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)研究人员开发的高效推理框架,旨在提升基于大型语言模型(LLM)的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术,显著提高系统吞吐量(1.3至3.4倍),降低延迟(降至原来的1/1.7至1/5),同时保持生成质量。该框架优化资源利用率,适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景,为复杂A

PlanGEN

PlanGEN 是谷歌研发的多智能体协作框架,用于解决复杂问题的规划与推理。它包含约束、验证和选择三大智能体,支持多智能体协作、约束引导、算法自适应选择等功能。提供四种实现方式,适用于不同复杂度任务,如日程安排、数学证明、自动驾驶等。具有模型不可知性,可与多种大语言模型结合,具备良好的可扩展性和灵活性。

MedReason

MedReason是由多所高校联合开发的医学推理框架,通过知识图谱增强大型语言模型在医学领域的推理能力。其核心功能包括生成高质量推理数据、提升模型性能、确保医学准确性,并支持多种医学任务。MedReason采用医学实体提取、路径搜索、链式推理生成和质量过滤等技术,有效提升模型在复杂临床场景中的表现。项目提供开源代码、模型和论文,适用于医学问答、辅助诊断、教育培训及研究等领域。

VideoPainter

VideoPainter是由多所高校及科研机构联合开发的视频修复与编辑框架,采用双分支架构,结合轻量级上下文编码器和扩散模型,实现高效背景保留与前景生成。支持插件式操作,具备长视频对象一致性维持能力,并构建了大规模视频修复数据集,广泛应用于影视、广告、教育等领域。

VideoJAM

VideoJAM是Meta开发的视频生成框架,旨在提升视频运动连贯性。通过联合学习外观与运动信息,在训练阶段同时预测像素和运动特征,并在推理阶段利用动态引导机制优化生成结果。该技术具备高度通用性,可适配多种视频生成模型,无需调整训练数据或模型结构,已在多项基准测试中表现优异,适用于影视、游戏、教育等多个领域。

Crawl4LLM

Crawl4LLM是由清华与CMU联合开发的智能爬虫系统,通过评估网页对大语言模型预训练的价值,提升数据获取效率。支持多种爬取模式,具备状态保存、数据可视化功能,并与DCLM框架兼容。采用多维度评分机制优化爬取策略,减少低价值内容抓取,降低对网站负担,适用于LLM预训练、数据集构建等场景。

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。

MAHOUT

开箱即用的分布式后端,或者可以扩展到其他分布式后端。