AI 오픈 소스 프로젝트

综合介绍 Memobase 是一个基于用户画像的记忆系统，旨在为生成式AI应用提供长效用户记忆支持。无论您是在构建虚拟伴侣、教育工具还是个性化助手，Memobase 都能帮助您的AI记住、理解并随着用...

综合介绍 agent-twitter-client是一个无需Twitter API密钥即可使用的Twitter客户端。该项目基于@the-convocation/twitter-scraper进行了修...

综合介绍 中文DeepSeek-R1蒸馏数据集是一个开源的中文数据集，包含110K条数据，旨在支持机器学习和自然语言处理研究。该数据集由刘聪NLP团队发布，数据集不仅包含数学数据，还包括大量的通用类型...

综合介绍 MoBA（Mixture of Block Attention）是由MoonshotAI开发的一种创新注意力机制，专为长上下文处理的大语言模型（LLMs）设计。MoBA通过将全上下文划分为多...

综合介绍 Base Chat 是一个多租户聊天机器人，使用 Ragie Connect 连接并与组织的知识库进行对话。该项目是 Ragie 多项功能的参考应用，基于 Next.js 构建，支持 Goo...

综合介绍 AIBot PRO 是一个基于.NET 6 的 AI聚合客户端，旨在为用户提供集成多种AI产品的便捷平台。该客户端支持无感切换对话，集成了ChatGPT、Gemini、Claude、文心一言...

综合介绍 ColossalAI是由HPC-AI技术公司开发的开源平台，旨在为大规模AI模型的训练和推理提供高效、低成本的解决方案。通过支持多种并行策略、异构内存管理和混合精度训练，ColossalAI...

综合介绍 HealthGPT 是一个先进的医疗大视觉语言模型，旨在通过异构知识适应实现统一的医学视觉理解和生成功能。该项目的目标是将医学视觉理解和生成能力集成到一个统一的自回归框架中，显著提升了医疗图...

综合介绍 MatAnyone 是一个专注于视频抠像的开源项目，由新加坡南洋理工大学 S-Lab 的研究团队开发并在 GitHub 上发布。它通过一致性记忆传播技术，为用户提供稳定高效的视频处理能力，尤...

综合介绍 HiveChat 是一个为中小型团队设计的 AI 聊天机器人，允许管理员一次性配置多种 AI 模型（如 Deepseek、OpenAI、Claude 和 Gemini），方便团队成员使用。它...

综合介绍 Omnitool.ai 是一个开源的“AI实验室”，旨在为学习者、爱好者和对当前AI创新感兴趣的任何人提供一个可扩展的浏览器桌面环境。它允许用户通过一个统一的界面与来自OpenAI、repl...

综合介绍 Step-Video-T2V是由StepFun AI（阶跃星辰）推出的一款先进的文本到视频转换模型。该模型拥有30亿参数，能够生成长达204帧的视频。通过深度压缩变分自编码器（VAE），模型...

综合介绍 OmniParser是一个由微软开发的工具，旨在解析用户界面截图，将其转化为结构化且易于理解的元素。这一工具显著提升了GPT-4V在对应界面区域生成准确操作的能力。OmniParser不仅支...

综合介绍 genspark2api 是一个开源的 API 服务工具，托管在 GitHub 上，由开发者 deanxv 创建。它提供了一个支持多模型对话、文生图和文生视频的接口服务，用户可以通过 Doc...

综合介绍 DragAnything 是一个开源项目，旨在通过实体表示实现任意对象的运动控制。该项目由 Showlab 团队开发，并已被 ECCV 2024 接收。DragAnything 提供了一种用...

综合介绍 Step-Audio 是一个开源的智能语音交互框架，旨在提供生产环境开箱即用的语音理解和生成能力。该框架支持多语言对话（如中文、英文、日语）、情感语音（如快乐、悲伤）、区域方言（如粤语、四川...

综合介绍 Watermark Removal 是一个开源项目，利用机器学习和深度学习技术进行图像修复，专门用于去除图像中的水印。该项目由 Chimzuruoke Okafor 开发，灵感来源于 Con...

综合介绍 FoloUp 是一个开源平台，专为企业提供AI驱动的语音面试解决方案。通过FoloUp，企业可以快速生成针对职位描述的定制化面试问题，并通过AI进行自然对话式的面试。平台还提供详细的面试分析...

일반 소개 VimLM은 네이티브 LLM(대규모 언어 모델)으로 구동되는 코드 어시스턴트를 제공하는 Vim 플러그인입니다. Vim 명령을 통해 기본 LLM 모델과 상호 작용하여 코드 컨텍스트를 자동으로 가져와 사용자가 Vim에서 코드를 편집할 수 있도록 도와줍니다.VimLM은 다음에서 영감을 받았습니다.