开源项目

dots.llm1

dots.llm1 是小红书 hi lab 开源的中等规模 Mixture of Experts(MoE)文本大模型,拥有 1420 亿参数,激活参数为 140 亿。模型在 11.2T 高质量 token 数据上预训练,采用高效的 Interleaved 1F1B 流水并行和 Grouped GEMM 优化技术,提升训练效率。该模型支持多语言文本生成、复杂指令遵循、知识问答、数学与代码推理以及多轮

DeepWiki

DeepWiki是一款由Devin团队开发的AI代码阅读助手,基于自然语言处理技术,帮助用户理解GitHub代码库并提供详细的文档级解答。支持深度研究、交互式图表生成、私有仓库文档创建等功能,适用于开源项目学习、代码审查、团队协作及教育培训等场景。目前已索引超3万仓库,处理超40亿行代码,对开源项目免费开放。

Jaaz

Jaaz是一款开源的AI设计Agent,提供本地免费的AI设计服务。它能智能生成设计提示,批量生成图像、海报和故事板,并支持Ollama、Stable Diffusion等本地图像和语言模型。用户可通过GPT-4o、Flux Kontext等技术在对话中编辑图像,进行对象移除和风格转换。Jaaz提供无限创意画布,适用于创意设计、快速原型、教育及个人创作等多种场景。

PeterCat

PeterCat是一款基于开源技术的智能问答机器人,能够通过自动构建的知识库与GitHub相关功能交互,提供对话式答疑服务。它支持多模型适配、多集成方式,并具备强大的自然语言处理能力和自动化工具支持。主要应用场景涵盖开源项目支持、企业内部论坛、在线教育平台以及客户服务等领域,旨在提升技术交流与问题解决效率。

PandasAI

一个基于Python的库,PandasAI将将该库依赖到自己项目中,只需几行代码,轻松实现数据读取,并能通过对话方式向数据进行提问

VPP

VPP(Video Prediction Policy)是清华大学与星动纪元联合开发的AIGC机器人模型,基于视频扩散模型实现未来场景预测与动作生成。支持高频预测与跨机器人本体学习,显著降低对真实数据的依赖。在复杂任务中表现出色,适用于家庭、工业、医疗、教育等多个领域。其开源特性推动了具身智能机器人技术的发展。

Ev

Ev-DeblurVSR是一款由多所高校联合开发的视频增强模型,利用事件相机数据提升视频去模糊和超分辨率效果。通过互惠特征去模糊模块和混合可变形对齐模块,实现高精度视频恢复。适用于监控、体育、自动驾驶等多个领域,支持快速部署与研究。

VideoDrafter

一个高质量视频生成的开放式扩散模型,相比之前的生成视频模型,VideoDrafter最大的特点是能在主体不变的基础上,一次性生成多个场景的视频。

OpenCodeInterpreter

通过结合大型语言模型和代码执行反馈,提供了一个强大的工具,可以帮助开发者在软件开发过程中提高效率和质量。

Outfit Anyone

Outfit Anyone是一款由阿里巴巴智能计算研究院开发的高质量服装虚拟试穿开源项目。它采用双流条件扩散模型处理模特、服装和文本提示,通过衣物图像作为控制因素,生成逼真的虚拟试穿效果。该工具支持低图片输入要求,高质量试衣输出,以及多种服装搭配和姿势调整,适用于普通消费者、服装设计师、模特及电商从业者等不同群体。