FreeVideo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Make videos on the computer you already own. FreeVideo runs MiniMax H3 in as little as 8 GB of VRAM and 16 GB of RAM, and adapts its acceleration pa…
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 65,730 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。
FreeVideo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Make videos on the computer you already own. FreeVideo runs MiniMax H3 in as little as 8 GB of VRAM and 16 GB of RAM, and adapts its acceleration pa…
Open Source AI Accelerator Research Platform Standard / 开源推理研究平台
Open Source AI Accelerator Research Platform Standard / 开源推理研究平台
agibot_x1_infer 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The inference module for AgiBot X1.
NNPACK 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Acceleration package for neural networks on multi-core CPUs
transformer-deploy 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩、适合生产环境。
Efficient, scalable and enterprise-grade CPU/GPU inference server for 🤗 Hugging Face transformer models 🚀
llmgateway 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Route, manage, and analyze your LLM requests across multiple providers with a unified API interface.
StartLux-Decision 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Open decision models from 0.8B to 27B: a calibrated probability for every option in one pass, and a short thought only when unsure. Engine for vLLM,…
delta 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
DELTA is a deep learning based natural language and speech processing platform. LF AI & DATA Projects: https://lfaidata.foundation/projects/delta/
xllm 是用 C++ 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 LLM, VLM, DiT and REC models, optimized for diverse AI accelerators. It is hosted in OpenAtom Foundation.
nvidia_gpu_exporter 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Nvidia GPU exporter for prometheus using nvidia-smi binary OR using NVML
TurboTransformers 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、易用。
a fast and user-friendly runtime for transformer inference (Bert, Albert, GPT2, Decoders, etc) on CPU and GPU.
sglang-omni 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
SGLang-Omni is a high-performance serving framework for audio models (TTS, ASR) and unified multimodal models.
rtp-llm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
RTP-LLM: Alibaba's high-performance LLM inference engine for diverse applications.
budgetml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deploy a ML inference service on a budget in less than 10 lines of code.
EmbedAnything 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打高性能、内存安全、适合生产环境。
Highly Performant, Modular, Memory Safe and Production-ready Inference, Ingestion and Indexing built in Rust 🦀
awesome-ml-demos-with-ios 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
The challenge projects for Inferencing machine learning models on iOS
BERT-NER 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Pytorch-Named-Entity-Recognition-with-BERT
CausalDiscoveryToolbox 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Package for causal inference in graphs and in the pairwise settings. Tools for graph structure recovery and dependencies are included.
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
kubetorch 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
Distribute and run AI workloads on Kubernetes magically in Python, like PyTorch for ML infra.
ai-hub-models 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Qualcomm® AI Hub Models is our collection of state-of-the-art machine learning models optimized for performance (latency, memory etc.) and ready to …
cpu-performance-engineering 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A reading path for CPU performance engineering, from one instruction to production inference. Primary sources only, with a runnable benchmark for ev…
tiny-vllm 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
Build your own high performance LLM inference engine in C++ and CUDA - a smaller version of vLLM
agentmesh 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Agent Mesh
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。