框架

HaiSnap

一个适合小白用户快速开发简单应用的零代码开发平台。用户只需描述需求,即可生成应用并直接通过网页访问,无需部署。

llmware

llmware是一款面向企业级应用的统一框架,专注于构建基于小型、专业模型的RAG(检索增强生成)流程。它支持私有部署,可安全集成企业知识源,并提供模型目录、库管理、查询接口及RAG优化模型等功能,以降低开发成本并提升效率。适用于知识管理、自动化流程、数据分析及金融、法律等行业,是企业AI应用开发的理想工具。

BALROG

BALROG是一款用于评估大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)在游戏环境中推理能力的框架。它通过程序化生成的游戏环境,测试模型的规划、空间推理及探索能力,并提供细粒度的性能指标和公开排行榜,以促进AI技术的发展,适用于游戏AI开发、机器人技术、虚拟现实等多个领域。

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。

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。

LMMs

LMMs-Eval 是一个用于多模态AI模型的统一评估框架,提供标准化、广泛覆盖且成本效益高的性能评估解决方案。它支持超过50个任务和10多个模型,并通过透明和可复现的评估流程帮助研究者和开发者全面了解模型能力。LMMs-Eval 还引入了 LMMs-Eval Lite 和 LiveBench,分别通过精简数据集降低评估成本并动态更新评估数据集,以确保模型泛化能力的有效评估。

HOVER

HOVER是一款由英伟达研发的1.5M参数量的小型模型,专注于人形机器人复杂动作的控制。其核心功能涵盖多模式控制、运动学位置跟踪、关节角度跟踪及统一命令空间设计,通过策略蒸馏与模拟训练实现高效技能迁移,广泛应用于导航、桌面操作、移动操作及远程操控等场景。

Praison AI

Praison AI 是一款基于低代码的多智能体框架,支持AI代理的创建与管理,提供顺序、分层和工作流等多种任务执行流程。其特点包括动态路由、并行化执行、记忆功能以及高效的人机协作。适用于企业流程自动化、智能客服、数据分析等多个领域,强调灵活性和可扩展性。