框架

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。

PRefLexOR

PRefLexOR是由MIT开发的一种基于偏好优化和递归推理的自学习AI框架,能通过多步推理、反思和优化提升输出准确性。其核心技术包括ORPO和DPO,结合“思考令牌”与“反思令牌”实现更精准的推理路径对齐。具备动态知识图谱构建、跨领域推理和自主学习能力,适用于材料科学、信息学等复杂场景,支持开放域问题解决和持续优化。

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。

Story

Story-Adapter是一种无需额外训练的长篇故事可视化框架,通过迭代优化和全局参考交叉注意力模块,提升图像生成的质量与细节表现。该工具适用于多种场景,包括故事创作、教育学习、娱乐游戏、广告营销以及影视制作等,特别适合需要将文字转化为视觉化内容的场合。

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。

OmniHuman

OmniHuman是字节跳动推出的多模态人类视频生成框架,基于单张图像和运动信号生成高逼真视频。支持音频、姿势及组合驱动,适用于多种图像比例和风格。采用混合训练策略和扩散变换器架构,提升生成效果与稳定性,广泛应用于影视、游戏、教育、广告等领域。