kvpress 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
LLM KV cache compression made easy
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
kvpress 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
LLM KV cache compression made easy
KwaiAgents 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A generalized information-seeking agent system with Large Language Models (LLMs).
mini-coding-agent 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打轻量。
Minimal and readable coding agent harness implementation in Python to explain the core components of coding agents.
LightMem 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打轻量。
[ICLR 2026] LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation
Foundation-Models-Framework-Lab 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A practical lab for building, testing, and evaluating apps with Apple's Foundation Models framework.
Awesome-Foundation-Models 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of foundation models for vision and language tasks
punica 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Serving multiple LoRA finetuned LLM as one
VisionLLM 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。
VisionLLM Series
LatentMAS 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[ICML 2026 Spotlight] Latent Collaboration in Multi-Agent Systems
llm-sandbox 是用 Python 编写的工程工具,用于代码分析、构建与打包,主打轻量。
Lightweight and portable LLM sandbox runtime (code interpreter) Python library.
web-llm-chat 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Chat with AI large language models running natively in your browser. Enjoy private, server-free, seamless AI conversations.
LLM-workshop-2024 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A 4-hour coding workshop to understand how LLMs are implemented and used
ShareGPT4Video 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
[NeurIPS 2024] An official implementation of "ShareGPT4Video: Improving Video Understanding and Generation with Better Captions"
llm-hallucination-survey 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Reading list of hallucination in LLMs. Check out our new survey paper: "Siren’s Song in the AI Ocean: A Survey on Hallucination in Large Language Mo…
🩺 首个会看胸部X光片的中文多模态医学大模型 | The first Chinese Medical Multimodal Model that Chest Radiographs Summarization.
🩺 首个会看胸部X光片的中文多模态医学大模型 | The first Chinese Medical Multimodal Model that Chest Radiographs Summarization.
Qwen2.5-Math 是用 Python 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重。
A series of math-specific large language models of our Qwen2 series.
MarkLLM 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
[EMNLP 2024 Demo] MarkLLM: An Open-Source Toolkit for LLM Watermarking
LLM-Interview-Questions-and-Answers-Hub 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
100+ LLM interview questions with answers.
awesome-llm-role-playing-with-persona 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Awesome-llm-role-playing-with-persona: a curated list of resources for large language models for role-playing with assigned personas
Awesome-LLM4IE-Papers 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome papers about generative Information Extraction (IE) using Large Language Models (LLMs)
[ICLR'24 spotlight] Chinese and English Multimodal Large Model Series (Chat and Paint) | 基于CPM基础模型的中英双语多模态大模型系列
[ICLR'24 spotlight] Chinese and English Multimodal Large Model Series (Chat and Paint) | 基于CPM基础模型的中英双语多模态大模型系列
PointLLM 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[ECCV 2024 Best Paper Candidate & TPAMI 2025] PointLLM: Empowering Large Language Models to Understand Point Clouds
compose-for-agents 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Build and run AI agents using Docker Compose. A collection of ready-to-use examples for orchestrating open-source LLMs, tools, and agent runtimes.
ontogpt 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LLM-based ontological extraction tools, including SPIRES
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 66,044 个,本站已收录 65,730 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。