LLMFarm 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
llama and other large language models on iOS and MacOS offline using GGML library.
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 65,729 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。
LLMFarm 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
llama and other large language models on iOS and MacOS offline using GGML library.
simple-llm-finetuner 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
Simple UI for LLM Model Finetuning
中文羊驼大模型三期项目 (Chinese Llama-3 LLMs) developed from Meta Llama 3
中文羊驼大模型三期项目 (Chinese Llama-3 LLMs) developed from Meta Llama 3
LlamaGen 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可伸缩。
Autoregressive Model Beats Diffusion: 🦙 Llama for Scalable Image Generation
FastFlowLM 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Run LLMs on AMD Ryzen™ AI NPUs in minutes; purpose-built and deeply optimized for the AMD NPUs.
ProxyAI 是用 Kotlin 编写的插件扩展,用于扩展宿主程序能力,主打开源免费。
The leading open-source AI copilot for JetBrains. Connect to any model in any environment, and customize your coding experience in any way you like.
LLMCompiler 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[ICML 2024] LLMCompiler: An LLM Compiler for Parallel Function Calling
DeTikZify 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Synthesizing Graphics Programs for Scientific Figures and Sketches with TikZ.
ollama-app 是用 Dart 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打易用、现代化。
A modern and easy-to-use client for Ollama
awesome-llm-skills 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome LLM and AI Agent Skills, resources and tools for customising AI Agent workflows - that works with Claude Code, Codex, Gemi…
awesome-yolo-object-detection 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🚀🚀🚀 A collection of some awesome public YOLO object detection series projects and the related object detection datasets.
llm-ui 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The React library for LLMs
Risuai 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
Make your own story. User-friendly software for LLM roleplaying
LLMUnity 是用 C# 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Create characters in Unity with LLMs!
tt-metal 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:metal: TT-NN operator library, and TT-Metalium low level kernel programming model.
mllm 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
Fast Multimodal LLM on Mobile Devices
safe-rlhf 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Safe RLHF: Constrained Value Alignment via Safe Reinforcement Learning from Human Feedback
llm-chain 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打功能完整。
`llm-chain` is a powerful rust crate for building chains in large language models allowing you to summarise text and complete complex tasks
lag-llama 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting
KoAlpaca 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重,主打开源免费。
KoAlpaca: 한국어 명령어를 이해하는 오픈소스 언어모델 (KoAlpaca: An open-source language model to understand Korean instructions)
llama.vscode 是用 TypeScript 编写的编辑器工具,用于代码与文本编辑。
VS Code extension for LLM-assisted code/text completion
Video-ChatGPT 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
[ACL 2024 🔥] Video-ChatGPT is a video conversation model capable of generating meaningful conversation about videos. It combines the capabilities o…
Multimodal-GPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Multimodal-GPT
LlamaChat 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Chat with your favourite LLaMA models in a native macOS app
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 65,729 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。