Перейти к содержимому
HagiCodeAwesome Site

Выберите язык

Текущий язык: Русский

LLM Resources

Source: https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resources at c318e482e279
License: Apache-2.0
Read the English original

This edition is an AI-assisted translation.

Краткое изложение лучших в мире ресурсов большой языковой модели.

Выкапывание проектов, которые действительно ценны, а не просто браконьерство. Голова

[!TIP] Если ты прав,Интерес к наборам медицинских данных/крупным моделям/мультимодальным методам/ресурсам, связанным с оценкойПожалуйста, свяжитесь с нами. Awesome-AI4Med !

Мы будем друзьями.

Заголовок раздела «Мы будем друзьями.»

packyapi.ai PackyCode - стабильный, эффективный поставщик транзитных услуг API с одним словом доступа к основной модели. Гармонизированное доменное имя, унифицированный ключ, интеллектуальный коммутатор профиля, доступность 97%. RMB 1:1, без обменного курса, без комиссионных ям, первая скидка для новых пользователей + 1 доллар бесплатного опыта, с мультигрупповыми скидками всего в 2 раза, чтобы обеспечить шоссе Codex / Claude.


Нажмите, чтобы зарегистрировать эту ссылку и начать немедленно!

Infistar.cc Спасибо, Infistar.cc, за поддержку этого проекта.


Стабильный и эффективный модельный канал: цены для официальных каналов составляют всего 0,30%, модели множественны и прозрачны, несколько узлов избыточны, а предел потока, 429 и эффекты отсечки эффективно снижены;
• Одноразовый доступ к основным моделям: API-ключ может получить доступ к основным моделям, таким как Claude, ChatGPT, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek, охватывающий генерацию текста, генерацию изображений, многомодульные рассуждения;
Совместимость практик складских ресурсов: будь то мультимодульная генерация, вспомогательное программирование, моделирование рассуждений или разработка MCP/Agent, Infistar может использоваться непосредственно вверх по течению как OpenAI, Claude, Gemini, обучение путем выполнения и нулевые пороговые рабочие элементы и учебные пособия;


• Эксклюзивная выгода: черезЭксклюзивное продвижение ссылокРегистрация получит эквивалентную сумму теста в размере 5 долларов США / Первая плата эксклюзивная, быстрый доступ и начать звонить!

APIMart Спасибо APIMart за поддержку этого проекта! APIMart - это недорогая платформа API, ориентированная на генерацию изображений / видео ИИ, GPT-Image-2 стоит всего $0,006, а $1 может показать 160+. Фотографии, видео, набор ходоков, API, задания, чтобы получить идентификаторы, обратные вызовы, работать много раз, менять модели без изменения кодов. Платить по объему, без ежемесячной платы, через это. Зарегистрировать ссылку Регистрация доступна.

Содержание

Заголовок раздела «Содержание»

рекомендованный

Заголовок раздела «рекомендованный»

Подкаст

Заголовок раздела «Подкаст»

Данные

Заголовок раздела «Данные»

[!NOTE]

Имя здесь数据Но это не конкретный набор данных, а способ обработки крупномасштабного сбора данных.

  1. AotoLabelМаркировка, чистые и обогащенные наборы текстовых данных с LLM.
  2. LabelLLMПлатформа аннотации данных с открытым исходным кодом.
  3. data-juicerЕдиная система обработки данных, чтобы сделать данные более качественными, более сочные и более удобоваримыми для LLM!
  4. OmniParser: родной Golang ETL потоковый парсер и библиотека преобразования для CSV, JSON, XML, EDI, текста и т. Д.
  5. MinerU (🔥)MinerU является универсальным, открытым исходным кодом, высококачественным инструментом извлечения данных, поддерживает извлечение PDF / веб-страницы / электронной книги.
  6. PDF-Extract-KitКомплексный инструментарий для извлечения качественного PDF-контента.
  7. ParseraЛегкая библиотека для скребок веб-сайтов с LLM.
  8. SparrowSparrow - это инновационное решение с открытым исходным кодом для эффективного извлечения и обработки данных из различных документов и изображений.
  9. DoclingПодготовьте документы для gen AI.
  10. GOT-OCR2.0Модель OCR.
  11. LLM DecontaminatorПереосмысление бенчмарка и загрязнения для языковых моделей с перефразированными образцами
  12. DataTroveDataTrove - это библиотека для обработки, фильтрации и дублирования текстовых данных в очень больших масштабах.
  13. llm-swarmСоздание больших синтетических наборов данных, таких как Cosmopedia.
  14. DistilabelDistilabel является основой для синтетических данных и обратной связи ИИ для инженеров, которым нужны быстрые, надежные и масштабируемые трубопроводы на основе проверенных исследовательских работ.
  15. Common-Crawl-Pipeline-CreatorСоздатель трубопровода Common Crawl.
  16. TabledОбнаружение и извлечение таблиц для разметки и csv.
  17. Zerox: Zero shot pdf OCR с gpt-4o-mini.
  18. DocLayout-YOLOУсиление анализа макета документов с помощью различных синтетических данных и глобального адаптивного восприятия.
  19. TensorZeroLLM улучшаются благодаря опыту.
  20. PromptwrightСоздание больших синтетических данных с использованием локального LLM.
  21. pdf-extract-apiИзвлечение документов (PDF) и анализ API с использованием современных моделей OCR + Ollama.
  22. pdf2htmlEXПреобразование PDF в HTML без потери текста или формата.
  23. ExtractousБыстрое и эффективное извлечение неструктурированных данных. Написана на ржавчине с переплетами для многих языков.
  24. MegaParseФайл Parser оптимизирован для приема LLM без потерь.
  25. MarkItDownИнструмент Python для преобразования файлов и офисных документов в Markdown.
  26. datasketchDatasketch дает вам вероятностные структуры данных, которые могут обрабатывать и искать очень большое количество данных очень быстро, с небольшой потерей точности.
  27. semhashЛегкий и гибкий инструмент для дублирования наборов данных с использованием семантического сходства.
  28. ReaderLM-v2Языковая модель с параметром 1.5B, которая преобразует необработанный HTML в красиво отформатированную разметку или JSON.
  29. Bespoke CuratorОбработка данных для постобучения и извлечения структурированных данных.
  30. LangKitИнструментарий с открытым исходным кодом для мониторинга моделей большого языка (LLM). Извлекает сигналы из подсказок и ответов, обеспечивая безопасность.
  31. CuratorСинтетическая обработка данных для постобучения и структурированного извлечения данных.
  32. olmOCRИнструментарий для обучения языковых моделей для работы с документами PDF в дикой природе.
  33. Easy Dataset (🔥)Мощный инструмент для создания тонких наборов данных для LLM.
  34. BabelDOCPDF перевод научной статьи и билингвальная библиотека сравнения.
  35. Dolphin: Парсирование изображений с помощью гетерогенного якоря.
  36. EasyDistillЛегкая дистилляция знаний для больших языковых моделей.
  37. ContextGemБесплатная структура LLM с открытым исходным кодом, которая значительно упрощает извлечение структурированных данных и идей из документов.
  38. OCRFluxЛегкий, но мощный мультимодальный инструментарий, который значительно продвигает конверсию PDF-to-Markdown, превосходит сложную обработку макета, сложный анализ таблиц и слияние контента на перекрестных страницах.
  39. DataFlowЛегкая подготовка данных с новейшими операторами и трубопроводами на основе LLM.
  40. DatasetLoom (multimodal)Платформа для построения и оценки интеллектуальных наборов данных для обучения в больших мультимодульных моделях.
  41. Logics-Parsing
  42. DeepSeek-OCR
  43. PaddleOCR-VL
  44. ChandraВысокоточная OCR-модель, которая преобразует изображения и PDF-файлы в структурированный HTML/Markdown/JSON при сохранении информации о макете.
  45. HunyuanOCRВедущий сквозной эксперт OCR VLM на основе родной мультимодальной архитектуры Hunyuan.
  46. DeepSeek-OCR-2Визуальный причинный поток.
  47. PaddleOCR-VL-1.5 (🔥)Towards a Multi-Task 0.9B VLM for Robust In-the-Wild Document Parsing.
  48. GLM-OCRМультимодальная модель OCR для комплексного понимания документов, построенная на архитектуре кодера-декодера GLM-V.

Прекрасная настройка

Заголовок раздела «Прекрасная настройка»
  1. LLaMA-Factory (🔥)Унифицировать эффективную тонкую настройку 100+ LLM.
  2. 360-LLaMA-FactoryУнифицировать эффективную тонкую настройку 100+ LLM (добавить параллелизм последовательностей для поддержки длительного контекстного обучения)
  3. unsloth (🔥)2-5X быстрее на 80% меньше LLM-настройки памяти.
  4. TRLТрансформаторное обучение.
  5. FireflyFirefly: большой учебный инструмент для поддержки обучения десятков крупных моделей
  6. XtunerЭффективный, гибкий и полнофункциональный инструментарий для точной настройки больших моделей.
  7. torchtuneБиблиотека Native-PyTorch для тонкой настройки LLM.
  8. SwiftИспользуйте PEFT или Full-parameter для настройки 200+ LLM или 15+ MLLM.
  9. AutoTrainНовый способ автоматического обучения, оценки и развертывания современных моделей машинного обучения.
  10. OpenRLHFПростой в использовании, масштабируемый и высокопроизводительный RLHF Framework (поддержка полной настройки 70B + и LoRA & Mixtral & KTO).
  11. LudwigНизкокодовая структура для создания пользовательских LLM, нейронных сетей и других моделей ИИ.
  12. mistral-finetuneЛегкая кодовая база, которая обеспечивает эффективную память и эффективную настройку моделей Mistral.
  13. aikitХорошо настроить, построить и развернуть LLM с открытым исходным кодом легко!
  14. H2O-LLMStudioH2O LLM Studio - фреймворк и графический интерфейс без кода для тонкой настройки LLM.
  15. LitGPTПреподавание, настройка, развертывание 20+ LLM на ваших собственных данных. Использует самые современные методы: флэш-внимание, FSDP, 4-бит, LoRA и многое другое.
  16. LLMBoxВсеобъемлющая библиотека для внедрения LLM, включая единый учебный конвейер и комплексную оценку моделей.
  17. PaddleNLPЛегкая в использовании и мощная библиотека NLP и LLM.
  18. workbench-llamafactoryЭто примерный проект NVIDIA AI Workbench, который демонстрирует сквозной рабочий процесс разработки модели с использованием Llamafactory.
  19. OpenRLHFПростой в использовании, масштабируемый и высокопроизводительный RLHF Framework (70B + PPO Full Tuning & Iterative DPO & LoRA & Mixtral).
  20. TinyLLaVA FactoryСтруктура малых и крупных мультимодальных моделей.
  21. LLM-FoundryКод обучения LLM для базовых моделей Databricks.
  22. lmms-finetuneУнифицированная кодовая база для настройки (полная, лора) больших мультимодальных моделей, поддерживающих llava-1.5, qwen-vl, llava-interleave, llava-next-video, phi3-v и т. Д.
  23. SimplifineSimplifine позволяет вызывать настройку LLM только с одной строкой кода, используя любой набор данных или модель Hugging Face.
  24. Transformer LabОткрытое приложение для Advanced LLM Инженерия: взаимодействовать, тренироваться, настраивать и оценивать большие языковые модели на своем компьютере.
  25. Liger-KernelЭффективные тритонные ядра для обучения LLM.
  26. ChatLearnГибкая и эффективная система обучения для крупномасштабного выравнивания.
  27. nanotronМинималистическая языковая модель 3D-параллельности.
  28. Proxy TuningНастройка языковых моделей Proxy.
  29. Effective LLM AlignmentЭффективный инструмент LLM Alignment Toolkit.
  30. Autotrain-advanced
  31. Meta Lingua: экономичная, эффективная и простая в взломе кодовая база для исследования LLM.
  32. Vision-LLM AlignemntЭто хранилище содержит код для SFT, RLHF и DPO, предназначенный для LLM на основе видения, включая модели LLaVA и модели LLaMA-3.2-видения.
  33. finetune-Qwen2-VLБыстрый старт для тонкой настройки или продолжение предварительного обучения модели Qwen2-VL.
  34. Online-RLHFРецепт для онлайн RLHF и онлайн итеративного DPO.
  35. InternEvoОткрытая система легкого обучения направлена на поддержку предварительной подготовки модели без необходимости обширных зависимостей.
  36. veRL (🔥)Обучение усилению двигателя вулкана для LLM.
  37. Для меняAxolotl предназначен для работы с файлами конфигурации YAML, которые содержат все необходимое для предварительной обработки набора данных, обучения или точной настройки модели, запуска вывода или оценки модели и многое другое.
  38. OumiВсе, что вам нужно для создания современных моделей фундамента, сквозное.
  39. KilnСамый простой инструмент для точной настройки моделей LLM, генерации синтетических данных и совместной работы над наборами данных.
  40. DeepSeek-671B-SFT-GuideРешение с открытым исходным кодом для полной настройки параметров DeepSeek-V3/R1 671B, включая полный код и сценарии от обучения до вывода, а также некоторые практические опыты и выводы.
  41. MLX-VLMMLX-VLM - это пакет для вывода и точной настройки моделей языка зрения (VLM) на вашем Mac с использованием MLX.
  42. RL-FactoryТренируйте свою модель агента с помощью нашей простой и эффективной структуры.
  43. RM-GalleryОдностопная модель вознаграждения.
  44. ARTДождевые многоступенчатые агенты для реальных задач с использованием GRPO. Дайте вашим агентам обучение на рабочем месте.
  45. LMMs-EngineПростая, от любого до любого модельная структура для предварительной подготовки и настройки. Гибкий, гибкий и созданный для исследований.
  46. dLLMБиблиотека, которая объединяет обучение и оценку моделей диффузионного языка, обеспечивая прозрачность и воспроизводимость всего процесса разработки. diffusion
  47. Miles: структура обучения с подкреплением, ориентированная на предприятие, для крупномасштабных рабочих нагрузок после обучения и производства.
  48. SkillsКоллекция трубопроводов для повышения «навыков» моделей больших языков (LLM).
  49. TwinkleЛегкий, клиент-серверный учебный фреймворк, спроектированный с модульными интерфейсами с высокой степенью сплочения.
  50. NeMo AutoModelPytorch Распределенная нативная учебная библиотека для LLM / VLM с поддержкой OOTB Hugging Face
  51. VeOmniМасштабирование любой модульной модели обучения с помощью распределенного рецептурного зоопарка.
  52. SoupОдноконфигурный CLI для LLM после обучения (SFT/DPO/GRPO/KTO/ORPO). Слой потоковой передачи обучает 8B-модель на 4 ГБ графическом процессоре ноутбука путем потоковой передачи замороженной базы из оперативной памяти хоста по одному декодерному слою за раз.

Агент RL

Заголовок раздела «Агент RL»

Вывод

Заголовок раздела «Вывод»
  1. ollama (🔥)Вставайте и работайте с Llama 3, Mistral, Gemma и другими крупными языковыми моделями.
  2. Open WebUIУдобный для пользователя WebUI для LLM (ранее Ollama WebUI).
  3. Text Generation WebUIГрадио-интерфейс для больших языковых моделей. Поддерживает трансформаторы, GPTQ, AWQ, EXL2, llama.cpp (GGUF), модели Llama.
  4. XinferenceМощная и универсальная библиотека, предназначенная для обслуживания языка, распознавания речи и мультимодальных моделей.
  5. LangChain: Создание контекстно-осознанных аргументирующих приложений.
  6. LlamaIndexКаркас данных для ваших приложений LLM.
  7. lobe-chat: открытый исходный код, современный дизайн LLM / AI чат фреймворк. Поддерживает системы Multi AI Providers, Multi-Modals (Vision/TTS) и плагины.
  8. TensorRT-LLMTensorRT-LLM предоставляет пользователям простой в использовании API Python для определения моделей большого языка (LLM) и создания движков TensorRT, которые содержат самые современные оптимизации для эффективного выполнения выводов на графических процессорах NVIDIA.
  9. vllm (🔥): Высокопроизводительный и экономичный вывод и обслуживающий двигатель для LLM.
  10. LlamaChatЧат с вашими любимыми моделями LLaMA в родном приложении macOS.
  11. NVIDIA ChatRTXChatRTX - это демо-приложение, которое позволяет персонализировать большую языковую модель GPT (LLM), подключенную к вашему собственному контенту - докторам, заметкам или другим данным.
  12. LM Studio (англ.)Откройте, загрузите и запустите локальные LLM.
  13. chat-with-mlxОбщайтесь с вашими данными изначально на Apple Silicon с помощью MLX Framework.
  14. LLM - этоНайдите идеальный API для больших языковых моделей (LLM) для вашего бюджета! Используйте наш бесплатный инструмент для мгновенного доступа к последним ценам от ведущих поставщиков.
  15. Open Interpreterинтерфейс естественного языка для компьютеров.
  16. Chat-ollamaчат-бот с открытым исходным кодом на основе LLM. Он поддерживает широкий спектр языковых моделей и управления базой знаний.
  17. chat-ui: База открытого исходного кода, питающая приложение HuggingChat.
  18. MemGPTСоздание LLM-агентов с долговременной памятью и пользовательскими инструментами.
  19. koboldcppПростой однофайловый способ запуска различных моделей GGML и GGUF с помощью интерфейса KoboldAI.
  20. LLMFarmllama и другие крупные языковые модели на iOS и MacOS в автономном режиме с использованием библиотеки GGML.
  21. enchantedEnchanted - это приложение для iOS и macOS для общения с частными языковыми моделями, такими как Llama2, Mistral или Vicuna с использованием Ollama.
  22. FlowiseDrag & drop UI для создания индивидуального потока LLM.
  23. JanJan - это альтернатива ChatGPT с открытым исходным кодом, которая работает на 100% автономно на вашем компьютере. Поддержка нескольких двигателей (llama.cpp, TensorRT-LLM).
  24. LMDeployLMDeploy - это инструментарий для сжатия, развертывания и обслуживания LLM.
  25. RouteLLMОсновы для обслуживания и оценки маршрутизаторов LLM - экономьте затраты LLM без ущерба для качества!
  26. MInference: About Чтобы ускорить вывод LLM с длинным контекстом, приблизительное и динамическое разрежение вычисляют внимание, которое уменьшает задержку вывода до 10x для предварительного заполнения на A100 при сохранении точности.
  27. Mem0Слой памяти для персонализированного ИИ.
  28. SGLang (🔥)SGLang - это еще одна быстродействующая платформа для больших языковых моделей и моделей языка зрения.
  29. AirLLMAirLLM оптимизирует использование выводной памяти, позволяя моделям большого языка 70B запускать вывод на одной карте GPU 4 ГБ без квантования, дистилляции и обрезки. Теперь вы можете запустить 405B Llama3.1 на 8 ГБ враме.
  30. LLMHubLLMHub - это легкая платформа управления, предназначенная для оптимизации работы и взаимодействия с различными языковыми моделями (LLM).
  31. YuanChat
  32. LiteLLM (🔥)Позвоните по всем API LLM, используя формат OpenAI [Bedrock, Huggingface, VertexAI, TogetherAI, Azure, OpenAI, Groq и т. Д.]
  33. GuideLLMGuideLLM - это мощный инструмент для оценки и оптимизации развертывания больших языковых моделей.
  34. LLM-EnginesУнифицированный механизм вывода для моделей больших языков (LLM), включая модели с открытым исходным кодом (VLLM, SGLang, Together) и коммерческие модели (OpenAI, Mistral, Claude).
  35. OARCollama agent roll cage (OARC) - это локальный агент python, объединяющий ollama llm с речевыми моделями Coqui-TTS, классификаторами Keras, видением Llava, распознаванием шепота и многим другим для создания единого агента чат-бота для локальной автоматизации.
  36. g1Использование Llama-3.1 70b на Groq для создания цепочек рассуждений, подобных o1.
  37. MemoryScopeMemoryScope предоставляет чат-ботам LLM мощные и гибкие возможности долговременной памяти, предлагая основу для создания таких способностей.
  38. OpenLLMЗапуск любых LLM с открытым исходным кодом, таких как Llama 3.1, Gemma, в качестве OpenAI совместимой конечной точки API в облаке.
  39. InfinityБаза данных, созданная для приложений LLM, обеспечивает невероятно быстрый гибридный поиск плотного встраивания, разреженного встраивания, тензора и полного текста.
  40. optillmOpenAI API совместимый оптимизирующий вывод прокси, который реализует несколько современных методов, которые могут повысить точность и производительность LLM.
  41. LLaMA BoxРеализация сервера выводов LLM на основе llama.cpp.
  42. ZhiLightОптимизированный двигатель ускорения вывода для Llama и его вариантов.
  43. DashInferDashInfer - это собственный движок вывода LLM, целью которого является обеспечение ведущей в отрасли производительности на различных аппаратных архитектурах.
  44. LocalAIБесплатная альтернатива Open Source OpenAI, Claude и другие. Самостоятельное и местное. Замена OpenAI, работающая на оборудовании потребительского класса. GPU не требуется.
  45. ktransformersГибкая рамочная основа для использования передовых оптимизирующих выводов LLM.
  46. SkyPilotЗапуск AI и пакетных заданий в любой инфрасети (Kubernetes или 14+ облаков). Получите унифицированное исполнение, экономию средств и высокую доступность GPU через простой интерфейс.
  47. ChituВысокопроизводительная структура выводов для больших языковых моделей, ориентированная на эффективность, гибкость и доступность.
  48. TokenSwiftОт часов до минут: ускорение без потерь сверхдлинной последовательности
  49. Cherry Studio (🔥)настольный клиент, который поддерживает несколько LLM-провайдеров, доступных на Windows, Mac и Linux.
  50. ShimmyPython-free Rust inference server — OpenAI-API совместим. GGUF + SafeTensors, обмен горячими моделями, автоматическое обнаружение, одиночный двоичный код.
  51. LlamaBarnЗапустите локальные LLM на вашем Mac с помощью простого приложения меню.
  52. ParallaxРаспределенная модель, обслуживающая фреймворк, который позволяет создавать свой собственный кластер ИИ в любом месте.
  53. xLLMВысокопроизводительный механизм вывода для LLM, оптимизированный для различных ускорителей ИИ.
  54. Rapid-MLXOpenAI-совместимый локальный сервер вывода LLM для Apple Silicon, в 2-4 раза быстрее, чем Ollama.
  55. TokenSpeed: двигатель вывода LLM со скоростью света, предназначенный для агентных рабочих нагрузок, с производительностью на уровне TensorRT-LLM и удобством использования на уровне VLLM. Наша цель - быть наиболее эффективным механизмом вывода для производственных агентных нагрузок.
  56. FreeTokenРазблокируйте интеллект класса дата-центра на оборудовании, которое у вас уже есть.

Оценка

Заголовок раздела «Оценка»
  1. lm-evaluation-harnessРамки для оценки языковых моделей с небольшими результатами.
  2. opencompass (🔥)OpenCompass - это платформа оценки LLM, поддерживающая широкий спектр моделей (Llama3, Mistral, InternLM2, GPT-4,LLaMa2, Qwen, GLM, Claude и т. Д.) более 100+ наборов данных.
  3. llm-comparatorLLM Comparator - это интерактивный инструмент визуализации данных для оценки и анализа LLM-ответов бок о бок.
  4. EvalScope (🔥)
  5. плесеньЛегкий инструментарий для отслеживания и оценки приложений LLM.
  6. MixEvalПолучение мудрости толпы из LLM Benchmark Mixtures
  7. Evaluation guidebookЕсли вы когда-либо задавались вопросом, как убедиться, что LLM хорошо выполняет вашу конкретную задачу, это руководство для вас!
  8. Ollama BenchmarkLLM Benchmark для пропускной способности через Ollama (локальные LLM).
  9. VLMEvalKitИнструментарий оценки с открытым исходным кодом больших моделей языка зрения (LVLM), поддержка ~ 100 VLM, 40+ бенчмарков.
  10. АГИ-ЭВОЛ
  11. EvalScopeОптимизированная и настраиваемая структура для эффективной оценки крупных моделей и бенчмаркинга производительности.
  12. DeepEval: простая в использовании, с открытым исходным кодом система оценки LLM для оценки и тестирования систем моделей на большом языке.
  13. LightevalLighteval - это ваш инструментарий «все в одном» для оценки LLM в нескольких бэкэндах.
  14. QwQ/evalQwQ — это серия моделей рассуждений, разработанная командой Qwen, Alibaba Cloud.
  15. EvalchemyЕдиный и простой в использовании инструментарий для оценки пост-обученных языковых моделей.
  16. MathArenaОценка LLM на последних математических соревнованиях.
  17. YourBenchДинамическая структура генерации бенчмарков.
  18. MedEvalKitЕдиная система медицинской оценки.
  19. OpenJudgeЕдиная основа для целостной оценки и вознаграждения за качество.

Опыт

Заголовок раздела «Опыт»
  1. LM Arena
  2. Дизайнерский аркан
  3. Vals AI evaluation
  4. мягкий

База знаний RAG

Заголовок раздела «База знаний RAG»
  1. AnythingLLMВсе-в-одном AI-приложении для любого LLM с полным RAG и AI Agent capabilites.
  2. MaxKBСистема вопросов и ответов на основе LLM Big Language Model. Откройте коробку для поддержки быстрого внедрения в сторонние операции.
  3. RAGFlowДвигатель с открытым исходным кодом RAG (Retrieval-Augmented Generation), основанный на глубоком понимании документов.
  4. Dify: Платформа разработки приложений LLM с открытым исходным кодом. Интуитивно понятный интерфейс Dify сочетает в себе рабочий процесс ИИ, конвейер RAG, возможности агента, управление моделями, функции наблюдения и многое другое, позволяя быстро перейти от прототипа к производству.
  5. FastGPT: Платформа, основанная на знаниях, построенная на LLM, предлагает возможности обработки данных и вызова моделей, позволяет организовать рабочий процесс с помощью визуализации потока.
  6. Langchain-ChatchatЛокальная база знаний, основанная на различных моделях больших языков, таких как Langchain и ChatGM Answer
  7. QAnythingВопросы и ответы, основанные на чем угодно.
  8. Quivr• Персональный помощник по производительности (RAG) t Чат с вашими документами (PDF, CSV, …) и приложениями с использованием Langchain, GPT 3.5 / 4 turbo, Private, Anthropic, VertexAI, Ollama, LLMs, Groq, которыми вы можете поделиться с пользователями! Локальная и частная альтернатива OpenAI GPTs & ChatGPT, основанная на генерации с расширенным поиском.
  9. RAG-GPTRAG-GPT, используя технологии LLM и RAG, учится на пользовательских базах знаний, чтобы предоставлять контекстно релевантные ответы для широкого спектра запросов, обеспечивая быстрый и точный поиск информации.
  10. VerbaRetrieval Augmented Generation (RAG) чат-бот, работающий на Weaviate.
  11. FlashRAGPython Toolkit для эффективного исследования RAG.
  12. GraphRAGМодульная графовая система Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  13. LightRAGLightRAG помогает разработчикам создавать и оптимизировать трубопроводы Retriever-Agent-Generator.
  14. GraphRAG-Ollama-UIGraphRAG использует Ollama с интерфейсом Gradio и дополнительными функциями.
  15. nano-GraphRAGПростая, простая в взломе реализация GraphRAG.
  16. RAG TechniquesЭто хранилище демонстрирует различные передовые методы для систем Retrieval-Augmented Generation (RAG). Системы RAG объединяют поиск информации с генеративными моделями для обеспечения точных и контекстно насыщенных ответов.
  17. ragasОсновы оценки для ваших трубопроводов Retrieval Augmented Generation (RAG).
  18. kotaemon: Чистый и настраиваемый пользовательский интерфейс RAG с открытым исходным кодом для общения с вашими документами. Создан с учетом как конечных пользователей, так и разработчиков.
  19. RAGappСамый простой способ использования Agentic RAG на любом предприятии.
  20. TurboRAGУскорение генерации, дополненной извлечением, с помощью предвычисленных кэшей KV для фрагментированного текста.
  21. LightRAGПростое и быстрое извлечение-дополненное поколение.
  22. TENNext-Gen AI-Agent Framework — первая в мире мультимодальная структура агента ИИ в реальном времени.
  23. AutoRAGИнструмент RAG AutoML для автоматического поиска оптимального конвейера RAG для ваших данных.
  24. KAGKAG - это структура генерации знаний, основанная на движке OpenSPG, который используется для создания строгих услуг по принятию решений и поиску информации.
  25. Fast-GraphRAGRAG, который разумно адаптируется к вашему случаю использования, данным и запросам.
  26. Tiny-GraphRAG
  27. DB-GPT GraphRAGDB-GPT GraphRAG объединяет как триплетные графы знаний, так и графы структуры документов, используя механизмы сообщества и поиска документов для повышения возможностей RAG, достигая сопоставимой производительности, потребляя только 50% токенов, требуемых Microsoft GraphRAG. Ссылка на DB-GPT Исполнитель: Graph RAG Для деталей.
  28. Chonkie: Бессмысленная библиотека RAG, которая легка, молниеносна и готова к просмотру ваших текстов.
  29. RAGLiteRAGLite - это инструментарий Python для Retrieval-Augmented Generation (RAG) с PostgreSQL или SQLite.
  30. KAGKAG - это логическая структура рассуждений и поиска, основанная на движке OpenSPG и LLM.
  31. CAGCAG использует расширенные окна контекста современных моделей большого языка (LLM), предварительно загружая все соответствующие ресурсы в контекст модели и кэшируя ее параметры времени выполнения.
  32. MiniRAG: чрезвычайно простая структура генерации с расширенным поиском, которая позволяет небольшим моделям достигать хорошей производительности RAG за счет гетерогенной индексации графов и облегченного поиска с улучшенной топологией.
  33. XRAGБаза бенчмаркинга, предназначенная для оценки основных компонентов передовых систем Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  34. RankifyВсеобъемлющий инструментарий Python для поиска, ререйнкинга и Retrieval-Augmented Generation
  35. RAG-AnythingСистема All-in-One RAG.

Умный

Заголовок раздела «Умный»
  1. AutoGenAutoGen - это фреймворк, который позволяет разрабатывать приложения LLM с использованием нескольких агентов, которые могут общаться друг с другом для решения задач. AutoGen AIStudio
  2. CrewAIРамки для организации ролевых, автономных агентов ИИ. Содействуя совместному интеллекту, CrewAI позволяет агентам работать вместе без проблем, решая сложные задачи.
  3. Одежда
  4. AgentGPTСобрать, настроить и развернуть автономных агентов ИИ в вашем браузере.
  5. XAgentАвтономный агент LLM для решения сложных задач.
  6. MobileAgentМощное семейство мобильных устройств Operation Assistant.
  7. LagentЛегкая структура для создания агентов на основе LLM.
  8. Qwen-Agent: фреймворк агента и приложения, построенные на Qwen2, с расширением Function Calling, Code Interpreter, RAG и Chrome.
  9. LinkAIOne-stop платформа для умного тела
  10. Разработчик Baidu APPBuilder
  11. agentUniverseAgentUniverse - это многоагентная структура LLM, которая позволяет разработчикам легко создавать многоагентные приложения. Кроме того, через сообщество они могут обмениваться и обмениваться практиками моделей в разных областях.
  12. LazyLLMИнструмент разработки низкокодового построения многоагентных больших модельных приложений
  13. AgentScopeНачните создавать многоагентные приложения с поддержкой LLM более простым способом.
  14. AgentFieldПлан управления с открытым исходным кодом для создания и эксплуатации агентов ИИ, таких как API в масштабе, с маршрутизацией, памятью, наблюдаемостью, идентификацией, аутом и контролем политики.
  15. MoAСмесь агентов (MoA) - это новый подход, который использует коллективные сильные стороны нескольких LLM для повышения производительности, достижения самых современных результатов.
  16. AgentlyРамки разработки приложений AI Agent.
  17. OmAgentМультимодальный агент для решения сложных задач.
  18. TribeНет кодового инструмента для быстрого создания и координации мультиагентных команд.
  19. CAMELПервая многоагентная структура LLM и сообщество с открытым исходным кодом, посвященное поиску закона масштабирования агентов.
  20. PraisonAIПриложение PraisonAI объединяет AutoGen и CrewAI или аналогичные фреймворки в решение с низким кодом для создания и управления многоагентными системами LLM, уделяя особое внимание простоте, настройке и эффективному сотрудничеству между человеком и агентом.
  21. IoAФреймворк с открытым исходным кодом для совместных агентов ИИ, позволяющий разнообразным распределенным агентам объединяться и решать сложные задачи посредством подключения, подобного Интернету.
  22. llama-agentic-system Агентные компоненты API Llama Stack.
  23. Agent ZeroАгент Зеро не является заранее определенной агентной структурой. Он предназначен для динамичного, органического роста и обучения по мере его использования.
  24. AgentsOpen-source Framework для автономных языковых агентов, ориентированных на данные.
  25. AgentScopeНачните создавать многоагентные приложения с поддержкой LLM более простым способом.
  26. FastAgencyСамый быстрый способ привлечения многоагентных рабочих процессов в производство.
  27. SwarmРамки для создания, организации и развертывания мультиагентных систем. Управляется командой OpenAI Solutions. Экспериментальные рамки.
  28. Agent-SОткрытая агентическая структура, использующая компьютеры как человека.
  29. PydanticAIAgent Framework / shim для использования Pydantic с LLM.
  30. Agentarium: фреймворк с открытым исходным кодом для создания и управления симуляциями, заполненными агентами на основе ИИ.
  31. smolagentsБиблиотека баребонов для агентов. Агенты пишут код Python для вызова инструментов и управления другими агентами.
  32. CooragentCooragent - это сообщество сотрудничества агентов ИИ.
  33. AgnoAgno - это легкая библиотека для создания Агентов с памятью, знаниями, инструментами и рассуждениями.
  34. SunaOpen Source Generalist AI Агент.
  35. rowboatПозвольте ИИ создавать многоагентные рабочие процессы за считанные минуты.
  36. EvoAgentXСоздание саморазвивающейся экосистемы агентов ИИ.
  37. ii-agentНовая структура с открытым исходным кодом для создания и развертывания интеллектуальных агентов.
  38. OWLОптимизированное обучение рабочей силы для общей мультиагентной помощи в автоматизации реальных задач.
  39. OpenManusНет крепости, чисто открытый грунт. OpenManus возвращается
  40. JoyAgent-JDGenieПервый в отрасли высокозавершенный универсальный мультиинтеллектуальный продукт с низкой степенью завершения.
  41. coze-studioПлатформа разработки агентов ИИ с визуальными инструментами «все в одном», упрощающая создание агентов, отладку и развертывание, как никогда раньше.
  42. OxyGentПередовая платформа Python, которая позволяет разработчикам быстро создавать интеллектуальные системы, готовые к производству.
  43. LazyCraftLazyCraft - это платформа разработки и управления приложениями AIAgent на основе LazyLM, предназначенная для того, чтобы помочь разработчикам быстро создавать и публиковать большие модельные приложения с низким порогом и низкой стоимостью.
  44. OpenAgentsСети агентов ИИ для открытого сотрудничества.
  45. SandBoxAll-in-One Sandbox для агентов ИИ, который объединяет Browser, Shell, File, MCP и VSCode Server в одном контейнере Docker.
  46. DeepAnalyzeПервый агентный LLM для автономной науки о данных, поддерживающий конкретные задачи данных (подготовка данных, анализ, моделирование, визуализация и понимание) и ориентированные на данные глубокие исследования (производить аналитические отчеты об исследованиях).
  47. Astron AgentКорпоративная, дружественная к коммерческой деятельности платформа для создания суперагентов следующего поколения.
  48. Youtu-AgentПростой, но мощный фреймворк агента, который поставляется с моделями с открытым исходным кодом.
  49. MiroThinkerМодель поискового агента с открытым исходным кодом, созданная для инструментальных рассуждений и поиска информации в реальном мире, с целью соответствия глубокому исследовательскому опыту OpenAI Deep Research и Gemini Deep Research.
  50. NexentПлатформа с нулевым кодом для автогенерирующих агентов — не требуется никакой оркестровки, никакого сложного перетаскивания, используя чистый язык для разработки любого агента, который вам нужен.
  51. Yunjue-AgentПолностью воспроизводимая, ноль-стартовая саморазвивающаяся агентная система для открытых задач.
  52. HindsightСовременная долгосрочная память для агентов ИИ от Vectorize. Открытый исходный код, самоуправляемый, с интеграцией для LangChain, CrewAI, LlamaIndex, MCP и других.
  53. AgentsMeshПлатформа рабочей силы AI Agent. Самостоятельная многоагентная оркестровка с удаленными рабочими станциями AI (AgentPods), изоляция песочницы PTY + git worktree, совместная работа с агентами на основе каналов, встроенный Kanban и MCP-сервер на каждый модуль. Поддерживает Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Aider, OpenCode.
  54. BitFun: Агентская среда разработки с открытым исходным кодом с настольным приложением Rust / Tauri и CLI для кодирования, исследований, офисной работы, автоматизации браузера и рабочего стола, расширяемая через MCP, навыки и пользовательские агенты.

вредность

Заголовок раздела «вредность»
  1. piИнструментарий агента AI: унифицированный LLM API, агентная петля, TUI, кодирующий агент CLI.
  2. DeepSeek HarnessВсе является плагином.
  3. OpenSquilla: Токен-эффективный, микроядро AI агент.
  4. PenguinHarnessАвтоматизированный конструктор агентов прямо на вашем рабочем столе / сервере.
  5. FrontierAgent: среда выполнения агента с открытым исходным кодом, терминальный продукт и набор оценки для исследований с длинным горизонтом и работы на основе файлов.

Исследования

Заголовок раздела «Исследования»

писать

Заголовок раздела «писать»

Рассмотренный проект

Заголовок раздела «Рассмотренный проект»

ПТП

Заголовок раздела «ПТП»

другой

Заголовок раздела «другой»

Полная автоматическая наука.

Заголовок раздела «Полная автоматическая наука.»

Код

Заголовок раздела «Код»
  1. Cloi CLIМестный отладчик, который работает в вашем терминале.
  2. деревенский
  3. v0
  4. Blot.new
  5. Позиция
  6. Виндсерфинг
  7. cline
  8. Трапеция
  9. MGX
  10. Roo Code
  11. Kilo Code
  12. портить
  13. Claude Code (🔥)
  14. Claude Code (🔥) + Happy Coder / CodePilot / cc-connect
  15. Gemini CLI
  16. Serena
  17. Claudia
  18. OpenCode
  19. Кир
  20. тротуар
  21. Кир
  22. CodeX (🔥)
  23. Kimi-CLI
  24. opencode
  25. Multica
  26. Atomic Agent
  27. DeepSeek Harness

Видео видео

Заголовок раздела «Видео видео»

Модель

Заголовок раздела «Модель»

[!NOTE] Awesome-Video-Diffusion

  1. HunyuanVideo
  2. CogVideo
  3. Wan2.1
  4. Open-Sora
  5. Open-Sora-Plan
  6. LTX-Video
  7. Step-Video-T2V
  8. Step1X-Edit Editing
  9. Wan2.1-VACE Editing
  10. ICEdit Editing
  11. mochi-1-preview
  12. Wan2.1-Fun
  13. Wan2.1-FLF2V 首尾帧
  14. MAGI-1 自回归模型
  15. SkyReels-V2
  16. FramePack
  17. Pusa-VidGen
  18. Wan2.2
  19. Мога 长视频
  20. LongCat-Video
  21. HunyuanVideo-1.5
  22. LTX-2
  23. daVinci-MagiHuman
  24. LongLive
  25. JoyAI-Echo
  26. NAVA
  27. LTX-2.3 (🔥)
  28. LingBot-Video
  29. MiniMax-H3 (🔥)
  30. MAGI-2-preview
  31. LTX-2.5 (🔥)

Редактировать

Заголовок раздела «Редактировать»
  1. Wan2.1-VACE-14B: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B
  2. Ditto: https://github.com/EzioBy/Ditto
  3. Bernini (🔥): https://github.com/bytedance/Bernini
  4. JoyAI-Video-Edit: https://huggingface.co/jdopensource/JoyAI-Video-Edit

Подготовка

Заголовок раздела «Подготовка»

аргументы

Заголовок раздела «аргументы»

Практические инструменты

Заголовок раздела «Практические инструменты»
  • PySceneDetectPython и OpenCV на основе раздела сцены / программы обнаружения переходов и библиотеки.
  • DOVERОценка качества видео на пользовательском контенте с эстетической и технической точек зрения.
  • ArtiMuseОценка эстетики изображения с помощью совместного подсчета и понимания экспертного уровня.

Изображение

Заголовок раздела «Изображение»

генерировать

Заголовок раздела «генерировать»

Редактировать

Заголовок раздела «Редактировать»

Согласование

Заголовок раздела «Согласование»

Подготовка

Заголовок раздела «Подготовка»

Оценка

Заголовок раздела «Оценка»

аргументы

Заголовок раздела «аргументы»

Поиск

Заголовок раздела «Поиск»
  1. OpenSearch GPTSearchGPT / Клон недоумения, но персонализированный для вас.
  2. MindSearchМногоагентная структура веб-поисковой системы на основе LLM (например, Perplexity.ai Pro и SearchGPT).
  3. nanoPerplexityAIПростейшая реализация с открытым исходным кодом perplexity.ai.
  4. curiosityПопытайтесь создать пользовательский опыт, похожий на недоумение.
  5. MiniPerplxМинималистическая поисковая система с искусственным интеллектом, которая помогает вам найти информацию в Интернете.

Голосовая речь

Заголовок раздела «Голосовая речь»

ТТС

Заголовок раздела «ТТС»
  1. SpeechGPT-2.0-preview: https://github.com/OpenMOSS/SpeechGPT-2.0-preview
  2. Moss-TTSD：https://github.com/OpenMOSS/MOSS-TTSD
  3. Index-TTS：https://github.com/index-tts/index-tts
  4. MegaTTS3：https://github.com/bytedance/MegaTTS3
  5. F5-TTS：https://github.com/SWivid/F5-TTS
  6. GPT-SoVITS：https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS
  7. CosyVoice：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice
  8. Spark-TTS：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS
  9. OpenVoice：https://github.com/myshell-ai/OpenVoice
  10. Dia：https://github.com/nari-labs/dia
  11. ChatTTS：https://github.com/2noise/ChatTTS
  12. Fish Speech：https://github.com/fishaudio/fish-speech
  13. Edge-TTS：https://github.com/rany2/edge-tts
  14. Bark：https://github.com/suno-ai/bark
  15. kokoro: https://github.com/hexgrad/kokoro
  16. Higgs Audio V2: https://github.com/boson-ai/higgs-audio >>>Training
  17. KittenTTS: https://github.com/KittenML/KittenTTS
  18. ZipVoice: https://github.com/k2-fsa/ZipVoice
  19. VyvoTTS: https://github.com/Vyvo-Labs/VyvoTTS
  20. VibeVoice: https://github.com/microsoft/VibeVoice
  21. Index-TTS-2: https://huggingface.co/IndexTeam/IndexTTS-2
  22. FireRedTTS2: https://github.com/FireRedTeam/FireRedTTS2
  23. VoxCPM: https://github.com/OpenBMB/VoxCPM/
  24. Neutts-Air: https://github.com/neuphonic/neutts-air
  25. Maya1: https://huggingface.co/maya-research/maya1
  26. VibeVoice: https://huggingface.co/collections/microsoft/vibevoice
  27. GLM-TTS: https://github.com/zai-org/GLM-TTS
  28. Fun-CosyVoice3: https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-CosyVoice3-0.5B-2512
  29. Qwen3-TTS:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-tts
  30. Ming-Omni-TTS: https://github.com/inclusionAI/Ming-omni-tts
  31. VoxCPM2: https://huggingface.co/openbmb/VoxCPM2
  32. OmniVoice: https://github.com/k2-fsa/OmniVoice
  33. MOSS-TTS-v1.5: https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-TTS-v1.5
  34. Higgs Audio v3 TTS: https://huggingface.co/bosonai/higgs-audio-v3-tts-4b
  35. Confucius4-TTS: https://github.com/netease-youdao/Confucius4-TTS
  36. Dia-1.6B: https://huggingface.co/nari-labs/Dia-1.6B-0626
  37. FireRedTTS3: https://github.com/FireRedTeam/FireRedTTS3

STT/ASR

Заголовок раздела «STT/ASR»
  1. Kyutai: https://github.com/kyutai-labs/delayed-streams-modeling
  2. Whisper: https://github.com/openai/whisper
  3. Audio Flamingo 3: https://huggingface.co/nvidia/audio-flamingo-3
  4. Voxtral: https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507
  5. Step-Audio2: https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio2
  6. SoulX-Podcast: https://huggingface.co/collections/Soul-AILab/soulx-podcast
  7. Omnilingual ASR: https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr
  8. Fun-ASR: https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512
  9. FunASR: https://github.com/modelscope/FunASR
  10. SenseVoice: https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice
  11. VibeVoice-ASR: https://huggingface.co/microsoft/VibeVoice-ASR
  12. Qwen3-ASR: https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR
  13. Mega-ASR: https://github.com/xzf-thu/Mega-ASR
  14. MOSS-Transcribe-Diarize: https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/MOSS-Transcribe-Diarize

Голосовое взаимодействие

Заголовок раздела «Голосовое взаимодействие»
  1. Fun-Audio-Chat: https://huggingface.co/FunAudioLLM/Fun-Audio-Chat-8B
  2. Chroma 1.0: https://huggingface.co/FlashLabs/Chroma-4B
  3. AudioInteraction: https://huggingface.co/zhifeixie/AudioInteraction

Мировые модели

Заголовок раздела «Мировые модели»

Модель

Заголовок раздела «Модель»

каркас

Заголовок раздела «каркас»

Лобстер OpenClaw

Заголовок раздела «Лобстер OpenClaw»
  1. MultiUserClaw: https://github.com/johnson7788/MultiUserClaw
  2. ClawManager: https://github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager
  3. Qclaw: https://github.com/qiuzhi2046/Qclaw
  4. NEXU: https://github.com/nexu-io/nexu
  5. OpenHanako: https://github.com/liliMozi/openhanako

Единая модель

Заголовок раздела «Единая модель»

Единая модель пришла из理解+生成Превратиться в理解+生成+编辑

Книга

Заголовок раздела «Книга»
  1. Большие языковые: , , , , .
  2. Большая языковая модель
  3. 《动手学大模型Dive into LLMs》
  4. Искусственный интеллект.
  5. 《Build a Large Language Model (From Scratch)》
  6. 《多模态大模型》
  7. Генеративное право (ИИ): дорожная карта (МДП)
  8. «Посвященная жизнь»
  9. Иллюстрация: SUZ Трансформатор и LLM
  10. Строительный LLM-аппарат: упругая и гибкая LLM-линия LLM, тонкое управление и RAG
  11. 《大型语言模型实战指南：应用实践与场景落地》
  12. 《Hands-On Large Language Models》
  13. Об этом сообщает издание Nature.org.
  14. в области охраны труда,
  15. LLM ВОПРОС:
  16. 《大模型基础》
  17. LLM: LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM L
  18. ОБЩЕСТВО ОБЪЕДИНЕННЫХ
  19. Textbook on reinforcement learning from human feedback
  20. Большие кольцевые алгоритмы: улучшенный грузоподъемность, гравитация, гравитация
  21. 《The Smol Training Playbook: The Secrets to Building World-Class LLMs》
  22. 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程
  23. 《Hands-On Modern RL》

Курс

Заголовок раздела «Курс»

LLM Resources Hub

  1. Стэнфорд:
  2. А.И.О.
  3. ЛЛМ ЛЛЕФЕРЫ
  4. ACL 2023: Языки: Язык: Язык: Язык: Язык: Язык: Язык: Язык: Язык: Язык: Язык
  5. llm-course: Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.
  6. 微软: Generative AI for Beginners
  7. Microsoft: GPT
  8. HuggingFace NLP Course
  9. Qinghua, NLP, Liu Zhiyuan Team Model Open
  10. Трансформаторы United V4
  11. Стэнфорд:
  12. P.N.S.USONS COS 597G (в 2022 году)
  13. Johns Hopkins CS 601.471/671 NLP:
  14. Ли Хун Йи Генаи
  15. openai-cookbookПримеры и руководства по использованию OpenAI API.
  16. Hands on llmsУзнайте о LLM, LLMOps и векторной DBS бесплатно, проектируя, обучая и развертывая систему LLM в режиме реального времени.
  17. Университет Ватерлоо
  18. Оригинальное название: Getting Started with Mistral
  19. Трансформаторы United V4
  20. Разработчик: Chatgpt Application Tip Project
  21. LangGPTРасширение возможностей каждого стать быстрым экспертом!
  22. mistralai-cookbook
  23. Введение в эксплуатацию ИН 2024 Весна
  24. build nanoGPTВидео+Код лекции по созданию nanoGPT с нуля.
  25. LLM101nДавайте построим рассказчика.
  26. Графический RAG
  27. LLMs From Scratch (Datawhale Version)
  28. OpenRAG
  29. Дорога в AGI
  30. Андрей Карпаты - Нероневая ель: до нуля, герметичность
  31. Интерактивная компания Интерактивная компания
  32. andysingal/llm-course
  33. LM-класс
  34. Google Advanced: Google Advanced и Google Advanced
  35. Anthropics：Prompt Engineering Interactive Tutorial
  36. LLMsBook
  37. крупная старая лига
  38. Университет LLM Core
  39. LLM и трансформатор
  40. Smol VisionРецепты для сокращения, оптимизации, настройки передовых моделей зрения.
  41. Мультимовод RAG: чат
  42. LLMs Interview Note
  43. RAG++: POC POCПродвинутый курс RAG.
  44. Оригинальное название: Weights & Biases AI AcademyФинетюнинг, строительство с LLM, структурированные результаты и больше курсов LLM.
  45. БМП и ИИ, производные от него,
  46. RAG Scratch - Python AI Tutorial от инженера LangChain
  47. LLM - LLM - LLM
  48. HuggingFace Learn
  49. Andrej Karpathy: Deep Dive Into LLM
  50. LLM技术科普
  51. CS25: Transformers United V5
  52. RAG_TechniquesЭто хранилище демонстрирует различные передовые методы для систем Retrieval-Augmented Generation (RAG). Системы RAG объединяют поиск информации с генеративными моделями для обеспечения точных и контекстно насыщенных ответов.
  53. 100+ LLM & RL Algorithm Maps | 原创 LLM / RL 100+原理图
  54. Несмотря на то, что он был
  55. NanoChatЛучший чат, который можно купить за 100 долларов.
  56. Стэнфордский CS146S: современное программное обеспечение
  57. Несмотря на то, что он был

преподаватель

Заголовок раздела «преподаватель»
  1. … … … … … .
  2. Разработчик: AI Channel
  3. Станция B: Клубный клуб «П пят миль»
  4. Станция B: Ким Ю Чейни
  5. YTB: ИИ в ти
  6. Станция Б: Пенни.
  7. Быстрое машиностроение
  8. YTB: гипероблако ИИ
  9. Станция B: Сообщество искусственного интеллекта TechBeat
  10. Исполнитель: Huang Huiga
  11. Станция B: углубленный и неприкосновенный
  12. LLM-линия
  13. Знакомство
  14. Станция Б: Блэки-Алки.
  15. Сайт В: Инженер по транспортировке грузов и грузов
  16. Исполнитель: Ai Wen Cheol
  17. Большие языки (LLM) c ноутбуками Colab
  18. YTB: IBM IBM
  19. YTB: Унифицировать документ для чтения
  20. Чип Хуэй Хуэй
  21. How Much VRAM
  22. Блог: Научное пространство (Swordlin)
  23. ЮТБ: Хён Вон Чунг
  24. Блог: Tejaswi kashyap
  25. Блог: Маленький блог
  26. Источник: YBQ
  27. Статьи W&B
  28. Huggingface Blog
  29. Исполнитель: GbyAI
  30. Блог: Млабонна
  31. LLM-Action
  32. Блог: Lil’Log (OponAI)
  33. Станция B: Мао Юран
  34. AI-Guide-and-Demos
  35. Cnblog: хештег C7M
  36. Implementation of all RAG techniques in a simpler way.
  37. Теореттаджикская машиностроительная служба: тротуар.
  38. 鱼皮的 Vibe Coding 零基础教程

бумага

Заголовок раздела «бумага»

[!NOTE] Huggingface Daily PapersКрутая кассаML Papers Explained

  1. Гермес-3 Техническое обслуживание
  2. Студия Llama 3
  3. Технический, Qwen
  4. Qwen2 Технический
  5. Qwen2-vl Технический
  6. DeepSeek LLM: Жёлтый флирт с открытым исходным кодом
  7. DeepSeek-V2: сильная, экономичная и эффективная модель
  8. Baichuan 2: Открытая кабельная лингва
  9. DataComp-LM: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , .
  10. OLMo: Ускоренный лыжный язык
  11. MAP-Neo: высокопроизводительный билингвальный диагональ
  12. Китайский Tiny LLM: потребитель китайского языка
  13. Технический стандарт Phi-3: высокопроизводительная телефонная линия
  14. Джамба-1.5: Гибридаб трансформатор-мамба
  15. Джамба: Гибриджикская модель с трансформаторным приводом
  16. Учебник - , , ,
  17. ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ data
  18. OLMoE: Ленге Лок
  19. Model Merging Paper
  20. Технический факультет Байчуан-Омни
  21. Технический отчет 1,5 пинта: экипировка по 3 пенса, а по мес - лингва линейная
  22. Технический работник Baichuan Alignan
  23. Hunyuan-Large: модель с открытым исходным кодом, 52 млрд.
  24. Molmo и PixMo: шлемы и румяна в современных мультимодулях
  25. Тюлу 3: Продвижение движка торпеды с открытым экраном
  26. Технический, Фи-4
  27. Расширение круглого стола мультимодальной стрелки, а также открытость в виде колеса обозрения, ширины круглого стола
  28. QWEN2.5 Технический
  29. ЮЛань-Мини: Лянь-Лянь-Кляйни
  30. ВОПРОС ПО РЕГИОНАЛЬНОСТИ
  31. DeepSeek V3 Technical Report
  32. 2 OLMO 2 Furious
  33. Исполнитель: Yi-Lightning
  34. DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
  35. KIMI K1.5
  36. Eagle 2: Создание учебно-тренировочных кадров Скретч, Фронтирский язык видения
  37. Qwen2.5-VL Технический
  38. Baichuan-M1: утилита для линкоров
  39. Предсказание КАЛ: Часть I. Оптимальный закон об ограждении гиперпараметрами в ЦСКА
  40. SkyLadder: 2018 и Ближний Восток Показать все
  41. Qwen2.5-Omni technical report
  42. Каждый FLOP-плюс: струйный 300B-смесильный LING LLM LLM LLM LLM
  43. Gemma 3 Технический отдел
  44. Open-Qwen2VL: Эффективная подготовка к открытию мультимодальных LLM-диапазонов
  45. Пангу Ультра: разъединение тяги с тягой к тяге в NPU Ascend
  46. MiMo: Unlocking the Reasoning Potential of Language Model – From Pretraining to Posttraining
  47. Технический, Фи-4
  48. Лама-Невон: эклектика
  49. Qwen3 Technical Report
  50. Техническое обслуживание MiMo-VL
  51. ERNIE Technical Report
  52. Технический отдел Квай Кейе-Вл
  53. Kimi K2 Technical Report
  54. KAT-V1: технический Квай-АвтоДумай
  55. Step3
  56. Техническое обслуживание SAIL-VL2
  57. LLaVA-OneVision-1.5: Полностью облегающая камера с дермантным покрытием 85M-Midtraining Data 22M Instruct Data
  58. гельмо3Написание пути через поток модели, чтобы привести ИИ с открытым исходным кодом. Сайт
  59. OpenMMReasoner
  60. Технический, Qwen3-VL

сообщество

Заголовок раздела «сообщество»
  1. Магнистическое.
  2. HuggingFace
  3. Порядок
  4. WiseModel
  5. OpenCSG

Модель контекстного протокола MCP

Заголовок раздела «Модель контекстного протокола MCP»
  1. В MCP? Что? Видеомагнитофон, MCP. Windows MCP, Cursor, Cline MCP
  2. В MCP? Следующая статьяNogle-II? Принципы MCP + КПРФ. Установка MCP, Cursor, Claude, Cline, IC-II-автомат!
  3. Написано MCP .0.0 и выключено. Это! Чэнь

Агрегация инструментов MCP:

  1. smithery.ai
  2. mcp.so
  3. modelcontextprotocol/servers
  4. mcp.ad
  5. pulsecp.com
  6. awesome-mcp-servers
  7. гламурно.
  8. mcp.composio.dev
  9. awesome-mcp-list
  10. mcpo
  11. FastMCP
  12. Sharemcp.cn
  13. mcpstore.co
  14. FastAPI-MCP
  15. Мощность
  16. mcpm.sh

Навыки Навыки

Заголовок раздела «Навыки Навыки»

  1. Агенты (Claude Skills) — это результат, это видео.

  2. OpenClaw

  3. awesome-claude-skills

  4. Anthropics Skills

  5. правление

  6. awesome-claude-skills

  7. ClawHub

  8. Рыночный рынок

  9. Это так. Шейран

  10. awesome-agent-skills

  11. llmbase

  12. awesome-openclaw-skills

  13. claude-scientific-skills

  14. LLMs-Universal-Life-Science-and-Clinical-Skills-

  15. SkillHub

  16. LabClaw

  17. Модельный ряд

  18. агент

  19. mmx-cli

  20. концентратор

Открытый o1

Заголовок раздела «Открытый o1»

[!NOTE]

Открытые технологии – это наше вечное стремление.

  1. https://github.com/atfortes/Awesome-LLM-Reasoning
  2. https://github.com/hijkzzz/Awesome-LLM-Strawberry
  3. https://github.com/wjn1996/Awesome-LLM-Reasoning-Openai-o1-Survey
  4. https://github.com/srush/awesome-o1
  5. https://github.com/open-thought/system-2-research
  6. https://github.com/ninehills/blog/issues/121
  7. https://github.com/OpenSource-O1/Open-O1
  8. https://github.com/GAIR-NLP/O1-Journey
  9. https://github.com/marlaman/show-me
  10. https://github.com/bklieger-groq/g1
  11. https://github.com/Jaimboh/Llamaberry-Chain-of-Thought-Reasoning-in-AI
  12. https://github.com/pseudotensor/open-strawberry
  13. https://huggingface.co/collections/peakji/steiner-preview-6712c6987110ce932a44e9a6
  14. https://github.com/SimpleBerry/LLaMA-O1
  15. https://huggingface.co/collections/Skywork/skywork-o1-open-67453df58e12f6c3934738d0
  16. https://huggingface.co/collections/Qwen/qwq-674762b79b75eac01735070a
  17. https://github.com/SkyworkAI/skywork-o1-prm-inference
  18. https://github.com/RifleZhang/LLaVA-Reasoner-DPO
  19. https://github.com/ADaM-BJTU
  20. https://github.com/ADaM-BJTU/OpenRFT
  21. https://github.com/RUCAIBox/Slow_Thinking_with_LLMs
  22. https://github.com/richards199999/Thinking-Claude
  23. https://huggingface.co/AGI-0/Art-v0-3B
  24. https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
  25. https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Zero
  26. https://github.com/huggingface/open-r1
  27. https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason
  28. https://github.com/Jiayi-Pan/TinyZero
  29. https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-M1-14B
  30. https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/open-r1-multimodal
  31. https://github.com/open-thoughts/open-thoughts
  32. Mini-R1: https://www.philschmid.de/mini-deepseek-r1
  33. LLaMA-Berry: https://arxiv.org/abs/2410.02884
  34. MCTS-DPO: https://arxiv.org/abs/2405.00451
  35. OpenR: https://github.com/openreasoner/openr
  36. https://arxiv.org/abs/2410.02725
  37. LLaVA-o1: https://arxiv.org/abs/2411.10440
  38. Marco-o1: https://arxiv.org/abs/2411.14405
  39. OpenAI o1 report: https://openai.com/index/deliberative-alignment
  40. DRT-o1: https://github.com/krystalan/DRT-o1
  41. Virgo：https://arxiv.org/abs/2501.01904
  42. HuatuoGPT-o1：https://arxiv.org/abs/2412.18925
  43. o1 roadmap：https://arxiv.org/abs/2412.14135
  44. Mulberry：https://arxiv.org/abs/2412.18319
  45. https://arxiv.org/abs/2412.09413
  46. https://arxiv.org/abs/2501.02497
  47. Search-o1:https://arxiv.org/abs/2501.05366v1
  48. https://arxiv.org/abs/2501.18585
  49. https://github.com/simplescaling/s1
  50. https://github.com/Deep-Agent/R1-V
  51. https://github.com/StarRing2022/R1-Nature
  52. https://github.com/Unakar/Logic-RL
  53. https://github.com/datawhalechina/unlock-deepseek
  54. https://github.com/GAIR-NLP/LIMO
  55. https://github.com/Zeyi-Lin/easy-r1
  56. https://github.com/jackfsuia/nanoRLHF/tree/main/examples/r1-v0
  57. https://github.com/FanqingM/R1-Multimodal-Journey
  58. https://github.com/dhcode-cpp/X-R1
  59. https://github.com/agentica-project/deepscaler
  60. https://github.com/ZihanWang314/RAGEN
  61. https://github.com/sail-sg/oat-zero
  62. https://github.com/TideDra/lmm-r1
  63. https://github.com/FlagAI-Open/OpenSeek
  64. https://github.com/SwanHubX/ascend_r1_turtorial
  65. https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1
  66. https://github.com/wizardlancet/diagnosis_zero
  67. https://github.com/lsdefine/simple_GRPO
  68. https://github.com/brendanhogan/DeepSeekRL-Extended
  69. https://github.com/Wang-Xiaodong1899/Open-R1-Video
  70. https://github.com/lsdefine/simple_GRPO
  71. https://github.com/Open-Reasoner-Zero/Open-Reasoner-Zero
  72. https://github.com/lucasjinreal/Namo-R1
  73. https://github.com/hiyouga/EasyR1
  74. https://github.com/Fancy-MLLM/R1-Onevision
  75. https://github.com/tulerfeng/Video-R1
  76. https://huggingface.co/qihoo360/TinyR1-32B-Preview
  77. https://github.com/facebookresearch/swe-rl
  78. https://github.com/turningpoint-ai/VisualThinker-R1-Zero
  79. https://github.com/yuyq96/R1-Vision
  80. https://github.com/sungatetop/deepseek-r1-vision
  81. https://huggingface.co/qihoo360/Light-R1-32B
  82. https://github.com/Liuziyu77/Visual-RFT
  83. https://github.com/Mohammadjafari80/GSM8K-RLVR
  84. https://github.com/ModalMinds/MM-EUREKA
  85. https://github.com/joey00072/nanoGRPO
  86. https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1
  87. https://openi.pcl.ac.cn/PCL-Reasoner/GRPO-Training-Suite
  88. https://github.com/dvlab-research/Seg-Zero
  89. https://github.com/HumanMLLM/R1-Omni
  90. https://github.com/OpenManus/OpenManus-RL
  91. https://arxiv.org/pdf/2503.07536
  92. https://github.com/Osilly/Vision-R1
  93. https://github.com/LengSicong/MMR1
  94. https://github.com/phonism/CP-Zero
  95. https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V
  96. https://arxiv.org/abs/2503.13939v1
  97. https://github.com/0russwest0/Agent-R1
  98. https://github.com/MetabrainAGI/Awaker2.5-R1
  99. https://github.com/LG-AI-EXAONE/EXAONE-Deep
  100. https://github.com/qiufengqijun/open-r1-reprod
  101. https://github.com/SUFE-AIFLM-Lab/Fin-R1
  102. https://github.com/sail-sg/understand-r1-zero
  103. https://github.com/baibizhe/Efficient-R1-VLLM
  104. https://github.com/hkust-nlp/simpleRL-reason
  105. https://arxiv.org/abs/2502.19655
  106. https://arxiv.org/abs/2503.21620v1
  107. https://arxiv.org/abs/2503.16081
  108. https://github.com/ShadeCloak/ADORA
  109. https://github.com/appletea233/Temporal-R1
  110. https://github.com/inclusionAI/AReaL
  111. https://github.com/lzhxmu/CPPO
  112. https://arxiv.org/abs/2503.23829
  113. https://github.com/TencentARC/SEED-Bench-R1
  114. https://github.com/McGill-NLP/nano-aha-moment
  115. https://github.com/VLM-RL/Ocean-R1
  116. https://github.com/OpenGVLab/VideoChat-R1
  117. https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-Thinking-v1.5
  118. https://github.com/SkyworkAI/Skywork-OR1
  119. https://github.com/MoonshotAI/Kimi-VL
  120. https://arxiv.org/abs/2504.08600
  121. https://github.com/ZhangXJ199/TinyLLaVA-Video-R1
  122. https://arxiv.org/abs/2504.11914
  123. https://github.com/policy-gradient/GRPO-Zero
  124. https://github.com/linkangheng/PR1
  125. https://github.com/jiangxinke/Agentic-RAG-R1
  126. https://github.com/shangshang-wang/Tina
  127. https://github.com/aliyun/qwen-dianjin
  128. https://github.com/RAGEN-AI/RAGEN
  129. https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo
  130. https://github.com/yuanzhoulvpi2017/nano_rl
  131. https://huggingface.co/a-m-team/AM-Thinking-v1
  132. https://huggingface.co/Intelligent-Internet/II-Medical-8B
  133. https://github.com/CSfufu/Revisual-R1

Открытый o3

Заголовок раздела «Открытый o3»
  1. Mini-o3: https://arxiv.org/abs/2509.07969
  2. Simple-o3: https://arxiv.org/abs/2508.12109
  3. Thyme: https://arxiv.org/abs/2508.11630
  4. Open o3 Video: https://arxiv.org/abs/2510.20579

Малая языковая модель

Заголовок раздела «Малая языковая модель»
  1. https://github.com/jiahe7ay/MINI_LLM
  2. https://github.com/jingyaogong/minimind
  3. https://github.com/DLLXW/baby-llama2-chinese
  4. https://github.com/charent/ChatLM-mini-Chinese
  5. https://github.com/wdndev/tiny-llm-zh
  6. https://github.com/Tongjilibo/build_MiniLLM_from_scratch
  7. https://github.com/jzhang38/TinyLlama
  8. https://github.com/AI-Study-Han/Zero-Chatgpt
  9. https://github.com/loubnabnl/nanotron-smol-cluster ()使用Cosmopedia训练cosmo-1b)
  10. https://github.com/charent/Phi2-mini-Chinese
  11. https://github.com/allenai/OLMo
  12. https://github.com/keeeeenw/MicroLlama
  13. https://github.com/Chinese-Tiny-LLM/Chinese-Tiny-LLM
  14. https://github.com/leeguandong/MiniLLaMA3
  15. https://github.com/Pints-AI/1.5-Pints
  16. https://github.com/zhanshijinwat/Steel-LLM
  17. https://github.com/RUC-GSAI/YuLan-Mini
  18. https://github.com/Om-Alve/smolGPT
  19. https://github.com/skyzh/tiny-llm
  20. https://github.com/qibin0506/Cortex
  21. https://github.com/huggingface/picotron
  22. https://github.com/Alic-Li/Mini_RWKV_7
  23. https://huggingface.co/Nanbeige/Nanbeige4-3B-Thinking-2511 ‘23Т токены Подготовительная модель обучения’
  24. https://github.com/stepfun-ai/SteptronOss
  25. https://github.com/huggingface/nanowhale
  26. https://github.com/OpenBMB/ForgeTrain
  27. https://github.com/vukrosic/glm-5.3-flash-from-scratch

Маленькая языковая модель видео

Заголовок раздела «Маленькая языковая модель видео»
  1. https://github.com/jingyaogong/minimind-v
  2. https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp/tree/main/train_llava
  3. https://github.com/AI-Study-Han/Zero-Qwen-VL
  4. https://github.com/Coobiw/MPP-LLaVA
  5. https://github.com/qnguyen3/nanoLLaVA
  6. https://github.com/TinyLLaVA/TinyLLaVA_Factory
  7. https://github.com/ZhangXJ199/TinyLLaVA-Video
  8. https://github.com/Emericen/tiny-qwen
  9. https://github.com/merveenoyan/smol-vision
  10. https://github.com/huggingface/nanoVLM
  11. https://github.com/GeeeekExplorer/nano-vllm
  12. https://github.com/ritabratamaiti/AnyModal
  13. https://github.com/yujunhuics/Reyes
  14. https://github.com/Victorwz/Open-Qwen2VL
  15. https://github.com/jingyaogong/minimind-o

Советы по навыкам

Заголовок раздела «Советы по навыкам»
  1. I-серия (LLM) ± 217 (LLM) (часть I)
  3. 2.1.3.2.3 Система “Иксель” ± 217 LLM (часть III)
  4. LLM
  5. LLM, SULISE: SUPER, SUBERT WAGHT
  6. Неконтролируемый погрузочно-разгрузочный материал (ЛСМ)
  7. Классификационный текст LLM LLM:
  8. LLM - это
  9. Uncensor any LLM with abliteration
  10. Tiny LLM Universe
  11. Zero-Chatgpt
  12. Zero-Qwen-VL
  13. finetune-Qwen2-VL
  14. MPP-LLaVA
  15. build_MiniLLM_from_scratch
  16. Tiny LLM zh
  17. MiniMind3 часа, чтобы полностью тренироваться от 0 GPT с небольшим параметром всего 26M, с минимумом 2G-карт.
  18. LLM-TravelДля дальнейшего понимания, изучения и реализации технологий, принципов и приложений, связанных с большими моделями.
  19. Дистинкт LLM: LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM LLM
  20. Часть 1: Методы обеспечения оперативной готовности
  21. Часть 2: На фиг. или на фиг.
  22. Часть 3:: :: на фиг: Сосредоточение на катехематеке в спасательном круге
  23. Reader-LM: Малая языковая локация для очистки и преобразования HTML в Markdown
  24. ЛЛМ, Людмила, Людмила.
  25. LLM Тренировка - Pretrain
  26. pytorch-llamaLLaMA 2 реализован с нуля в PyTorch.
  27. Preference Optimization for Vision Language Models with TRL >>>support model
  28. Fine-tuning visual language models using SFTTrainer >>>docs
  29. Визуально-преимущественное положение в области народонаселения
  30. Роутейт Плейс, джойстик, джойстик, джойстик
  31. Distributed Training GuideЛучшие практики и руководства о том, как писать распределенный учебный код.
  32. Шаблонако.
  33. Топ 20+++ RAG
  34. LLM-Dojo 开源大模型学习场所，使用简洁且易阅读的代码构建模型训练框架
  35. o1(a) - aläqata (a) - al.
  36. Beam Search Search Search Поисковая система и разрешение
  37. Диверсификационная характеристика Коэффициенты оценки эффективности работы в области машиностроения и электроснабжения
  38. The Ultra-Scale Playbook: Training LLMs on GPU Clusters

Вкладчик:

Если вы думаете, что этот проект поможет вам, пожалуйста, процитируйте:

@misc{wang2024llm,
      title={awesome-LLM-resourses},
      author={Rongsheng Wang},
      year={2024},
      publisher = {GitHub},
      journal = {GitHub repository},
      howpublished = {\url{https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resourses}},
}

Alt

HagiCode

HagiCode — агентная среда разработки. Насыщенные и удобные взаимодействия с интерфейсом делают планирование, работу агентов и проектные задачи понятными и доступными, превращая разработку в увлекательный процесс.

Насыщенные и удобные взаимодействия с интерфейсом помогают легче планировать, запускать агентов и вести проектную работу.

Перейти на HagiCodeЧитать документацию
  • УмныйРабочие процессы OpenSpec превращают намерение в исполнимый путь от предложения через дизайн и задачи до готового изменения.
  • ЭффективныйМультиагентное выполнение параллельно продвигает исследование, реализацию и проверку в нескольких репозиториях и с привычными Agent CLI.
  • ИнтересныйНасыщенные и удобные взаимодействия с интерфейсом делают планирование, работу агентов и проектные задачи понятными и доступными.

Скачать для Windows

Получить в Microsoft StoreВсе загрузки

Превращайте идеи в готовое ПО.

HagiCode — агентная среда разработки: рабочие процессы OpenSpec планируют изменение, мультиагентное выполнение его реализует, а Hero Scenario делает долгий путь наглядным, так что идеи становятся готовым ПО.

Скачать HagiCodeДокументация продукта
Умный
Рабочие процессы OpenSpec превращают намерение в путь от предложения до готового изменения.
Эффективный
Мультиагентное выполнение ведёт исследование, реализацию и проверку параллельно.
Увлекательный
Удобный интерфейс упрощает планирование, работу агентов и проектные задачи.

© 2026 HagiCode | Powered By hagilight-starlight@0.21.0 | Branch: main | Commit: 745b50b | Built:

Покинуть Awesome Site?

Вы собираетесь перейти на внешний сайт. Мы не контролируем его содержимое и правила конфиденциальности.

Адрес назначения

Перейти на сайт