project-maya 是用 Cuda 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Project Maya - run GLM-5.3-Flash (321B MoE), DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) and MiniMax-M3.1-Flash (428B MoE) privately on your own GPU(s), fro…
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 65,741 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,081 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。
project-maya 是用 Cuda 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Project Maya - run GLM-5.3-Flash (321B MoE), DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) and MiniMax-M3.1-Flash (428B MoE) privately on your own GPU(s), fro…
DataDesigner 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🎨 NeMo Data Designer: Generate high-quality synthetic data from scratch or from seed data.
mixtral-offloading 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Run Mixtral-8x7B models in Colab or consumer desktops
autolabel 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Label, clean and enrich text datasets with LLMs.
WhisperJAV 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
ASR/STT subtitle generator. Uses Qwen3-ASR, local LLM, Whisper, TEN-VAD. Noise-robust for JAV
langserve 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LangServe 🦜️🏓
kiro-gateway 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。
👻 Proxy API gateway for Kiro IDE & CLI (Amazon Q Developer / AWS CodeWhisperer). Use free Claude models with any client.
instill-core 是用 Python 编写的自动化工具,用于流程自动化编排。
🔮 Instill Core is a full-stack AI infrastructure tool for data, model and pipeline orchestration, designed to streamline every aspect of building v…
conduit 是用 Dart 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Native iOS and Android client for Open WebUI, direct OpenAI-compatible, Ollama, and Hermes agents.
beir 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
A Heterogeneous Benchmark for Information Retrieval. Easy to use, evaluate your models across 15+ diverse IR datasets.
从无名小卒到大模型(LLM)大英雄~ 欢迎关注后续!!!
从无名小卒到大模型(LLM)大英雄~ 欢迎关注后续!!!
fable-method 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The Fable Workflow: how Claude Fable 5 worked, distilled into skills any model can run, with the eval that keeps it honest. Think / act / prove.
uzu 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
A high-performance inference engine for AI models
A high-quality PDF to Markdown tool based on large language model visual recognition. 一款基于大模型视觉识别的高质量PDF转Markdown工具
A high-quality PDF to Markdown tool based on large language model visual recognition. 一款基于大模型视觉识别的高质量PDF转Markdown工具
lagent 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。
A lightweight framework for building LLM-based agents
FinGLM: 致力于构建一个开放的、公益的、持久的金融大模型项目,利用开源开放来促进「AI+金融」。
FinGLM: 致力于构建一个开放的、公益的、持久的金融大模型项目,利用开源开放来促进「AI+金融」。
TigerBot 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
TigerBot: A multi-language multi-task LLM
generative-ai-docs 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
This repository is deprecated and will be archived
vox-director 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Turn one topic into a finished Vox-style paper-collage explainer/ad video — automated end to end on Atlas Cloud + ffmpeg. An agent skill.
forge 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打支持自托管。
A Python framework for self-hosted LLM tool-calling and multi-step agentic workflows
locally-uncensored 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。
The all-in-one local AI studio for your desktop: chat, image and video generation and a coding agent in one free, open source app. Windows and Linux…
harmonist 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Portable AI agent orchestration with mechanical protocol enforcement. 186 agents, zero runtime dependencies.
prompt-in-context-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Awesome resources for in-context learning and prompt engineering: Mastery of the LLMs such as ChatGPT, GPT-3, and FlanT5, with up-to-date and cuttin…
trainer 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可伸缩。
Distributed AI Model Training and LLM Fine-Tuning on Kubernetes
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 66,081 个,本站已收录 65,741 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。