开源

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LeRobot

LeRobot是一个由HuggingFace开发的开源AI聊天机器人项目，旨在简化机器人技术的学习过程。它提供了预训练模型、数据集和模拟环境，支持模仿学习和强化学习，适用于多种机器人硬件。该项目具有多用途、可扩展的特点，通过提供预训练模型、数据集共享、模拟环境和多功能库等功能，帮助用户加速机器人项目的开发进程。

AI项目与工具 2025年06月12日 57 点赞 0 评论 352 浏览

MyShell

MyShell是一个全面的AI应用开发平台，提供了经典、开发和无代码三种模式，适合各种技能水平的用户。该平台支持创建AI原生应用，并通过AI代理商店提供多模态应用，涵盖效率工具、教育应用、游戏和客户服务等多个领域。平台还设有激励机制，鼓励创作者和用户参与，同时倡导使用开源模型，确保创作者和用户能够公平地分享收益。

AI项目与工具 2025年06月12日 97 点赞 0 评论 258 浏览

EasyOCR

EasyOCR是一款基于深度学习技术的开源OCR工具，支持超过80种语言及多种书写系统。它提供高精度的文字识别能力，用户可通过简单的API轻松地将图像中的文本转换为可编辑的文本。EasyOCR易于安装和使用，支持跨平台操作，并具备批量处理能力。该工具在图像质量有一定要求的情况下，能够高效处理大量图像文件。

AI项目与工具 2025年06月12日 89 点赞 0 评论 391 浏览

GPTEngineer

GPTEngineer 是一款基于AI技术的开源工具，通过简单的文本提示快速生成网页应用原型。它支持自然语言交互，能够根据用户描述自动生成代码，并具备代码改进、错误检测与修正等功能。此外，GPTEngineer 还支持与 GitHub 同步和一键部署。该工具兼容多种AI模型，适用于快速原型开发、Web应用开发、自动化测试、代码重构及教育等多个领域。

AI项目与工具 2025年06月12日 23 点赞 0 评论 286 浏览

VectorVein

VectorVein 是一款开源的无代码AI工作流工具，通过简化拖拽操作，使用户无需编程知识即可构建智能工作流，实现日常任务的自动化。它支持数据处理、分析和知识管理等多种应用场景，具备无代码、AI驱动和可定制化等特点。VectorVein 旨在降低AI应用的门槛，提升个人和团队的工作效率，并提供本地部署和开源选项，以满足不同用户的数据安全和隐私需求。

AI项目与工具 2025年06月12日 20 点赞 0 评论 490 浏览

Eagle

Eagle是一个由英伟达开发的多模态大模型，专长于处理高分辨率图像，提高视觉问答和文档理解能力。该模型采用多专家视觉编码器架构，通过简单的特征融合策略实现图像内容的深入理解。Eagle模型已开源，适用于多个行业，具有高分辨率图像处理、多模态理解、多专家视觉编码器、特征融合策略和预对齐训练等特点。

AI项目与工具 2025年06月12日 38 点赞 0 评论 219 浏览

Yi

Yi-Coder是一款由零一万物开发的开源AI编程助手，支持52种主流编程语言，能够处理长达128K tokens的上下文。它在多个代码生成基准测试中表现优异，尤其在LiveCodeBench平台上的表现尤为突出。Yi-Coder在代码编辑和补全方面也有卓越的表现，适用于各种开发项目，帮助开发者提高工作效率。 ---

AI项目与工具 2025年06月12日 80 点赞 0 评论 344 浏览

Kotaemon

Kotaemon 是一款基于RAG技术的开源工具，支持用户通过自然语言与文档进行互动，从而实现高效的信息检索和理解。它支持多种语言模型，包括OpenAI、Azure OpenAI和Cohere等，提供简易的安装脚本。Kotaemon 还支持多用户协作、文档管理和复杂的推理方法，并允许用户自定义UI元素。其主要功能包括基于RAG技术的问答系统、多语言模型支持、文档管理、混合RAG管道、多模式问答支持

AI项目与工具 2025年06月12日 30 点赞 0 评论 331 浏览

MiniCPM 3.0

MiniCPM 3.0是一款由面壁智能开发的高性能端侧AI模型，具有40亿参数。它采用LLMxMapReduce技术，支持无限长文本处理，增强了上下文理解能力。MiniCPM 3.0在Function Calling方面表现出色，接近GPT-4o的水平。该模型还包括RAG三件套，提升了中文检索和内容生成的质量。模型已开源，量化后仅占用2GB内存，适合端侧设备部署，保障数据安全和隐私。

AI项目与工具 2025年06月12日 18 点赞 0 评论 295 浏览

Reflection 70B

Reflection 70B是一款基于Meta的Llama 3.1 70B Instruct构建的开源AI大模型，采用“Reflection-Tuning”技术，能够在生成最终回答前检测并纠正错误，显著提高输出的准确性。该模型特别适用于需要高精度推理的任务，并具备出色的零样本推理能力。用户可以通过引入特殊token，以更结构化的方式与模型交互。此外，Reflection 70B支持通过Huggin

AI项目与工具 2025年06月12日 98 点赞 0 评论 425 浏览