agentscope 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Build and run agents you can see, understand and trust.
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,722 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
agentscope 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Build and run agents you can see, understand and trust.
MiniCPM-V 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
See, hear, and interact on your local devices.
ten-framework 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
Open-source framework for conversational voice AI agents
[CVPR 2024 Oral] InternVL Family: A Pioneering Open-Source Alternative to GPT-4o. 接近GPT-4o表现的开源多模态对话模型
[CVPR 2024 Oral] InternVL Family: A Pioneering Open-Source Alternative to GPT-4o. 接近GPT-4o表现的开源多模态对话模型
modelscope 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.
big-AGI 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AI suite powered by state-of-the-art models and providing advanced AI/AGI functions. Includes AI personas, AGI functions, world-class Beam multi-mod…
data-juicer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Data processing for and with foundation models! 🍎 🍋 🌽 ➡️ ➡️🍸 🍹 🍷
a state-of-the-art-level open visual language model | 多模态预训练模型
a state-of-the-art-level open visual language model | 多模态预训练模型
valhalla 是用 C++ 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打开源免费。
Open Source Routing Engine for OpenStreetMap
Chinese-CLIP 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation.
DALLE-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation / replication of DALL-E, OpenAI's Text to Image Transformer, in Pytorch
marqo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Ecommerce Search and Discovery - marqo.ai
OmniGen 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
OmniGen: Unified Image Generation. https://arxiv.org/pdf/2409.11340
Chinese and English multimodal conversational language model | 多模态中英双语对话语言模型
Chinese and English multimodal conversational language model | 多模态中英双语对话语言模型
LLamaSharp 是用 C# 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A C#/.NET library to run LLM (🦙LLaMA/LLaVA) on your local device efficiently.
py-xiaozhi 是用 Python 编写的开发框架,用于搭建服务端与接口,主打跨平台、开源免费。
Open-source AI assistant ecosystem with MCP integrations, multimodal workflows, IoT support, and cross-platform voice interaction.
Video-LLaVA 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
【EMNLP 2024🔥】Video-LLaVA: Learning United Visual Representation by Alignment Before Projection
docarray 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Represent, send, store and search multimodal data
LISA 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Project Page for "LISA: Reasoning Segmentation via Large Language Model"
CogVLM2 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打开源免费。
GPT4V-level open-source multi-modal model based on Llama3-8B
MoE-LLaVA 是用 Python 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重。
【TMM 2025🔥】 Mixture-of-Experts for Large Vision-Language Models
推荐/广告/搜索领域工业界经典以及最前沿论文集合。A collection of industry classics and cutting-edge papers in the field of recommendation/adve…
推荐/广告/搜索领域工业界经典以及最前沿论文集合。A collection of industry classics and cutting-edge papers in the field of recommendation/advertising/search.
MotionGPT 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[NeurIPS 2023] MotionGPT: Human Motion as a Foreign Language, a unified motion-language generation model using LLMs
fastRAG 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Efficient Retrieval Augmentation and Generation Framework
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,999 个,本站已收录 65,722 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。