从 65,729 个高星开源项目里，
找到你要的下一个。

awesome-llm-json 是一个资源清单，按主题汇总同类优质资源。

Resource list for generating JSON using LLMs via function calling, tools, CFG. Libraries, Models, Notebooks, etc.

HRM-Text 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。

HRM-Text is a 1B text generation model based on the HRM architecture, strengthened by task completion and latent space reasoning.

evaluation-guidebook 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Sharing both practical insights and theoretical knowledge about LLM evaluation that we gathered while managing the Open LLM Leaderboard and designin…

Chain-of-ThoughtsPapers 是一个学习资料，用于系统学习与查阅。

A trend starts from "Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models".

magicoder 是用 Python 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

[ICML'24] Magicoder: Empowering Code Generation with OSS-Instruct

auto-cot 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

Official implementation for "Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models" (stay tuned & more will be updated)

alpaca_eval 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打速度快。

An automatic evaluator for instruction-following language models. Human-validated, high-quality, cheap, and fast.

MiniRAG 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。

[ACL2026] "MiniRAG: Making RAG Simpler with Small and Open-Sourced Language Models"

RAGHub 是一个 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

A community-driven collection of RAG (Retrieval-Augmented Generation) frameworks, projects, and resources. Contribute and explore the evolving RAG e…

cambrian 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Cambrian-1 is a family of multimodal LLMs with a vision-centric design.

tokencost 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。

Easy token price estimates for 400+ LLMs. TokenOps.

Show-o 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

[ICLR & NeurIPS 2025] Repository for Show-o series, One Single Transformer to Unify Multimodal Understanding and Generation.

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

xgrammar 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，主打速度快、可扩展。

Fast, Flexible and Portable Structured Generation

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

Awesome-LLM4AD 是一个资源清单，按主题汇总同类优质资源。

A curated list of awesome LLM/VLM/VLA/World Model for Autonomous Driving(LLM4AD) resources (continually updated)

MiniOneRec 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 reproduction of OneRec

RPG-DiffusionMaster 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于大模型训练与推理。

[ICML 2024] Mastering Text-to-Image Diffusion: Recaptioning, Planning, and Generating with Multimodal LLMs (RPG)

evalplus 是用 Python 编写的测试工具，用于自动化测试与验证。

Rigourous evaluation of LLM-synthesized code - NeurIPS 2023 & COLM 2024

Large-Language-Model-Notebooks-Course 是用 Jupyter Notebook 编写的数据库工具，用于数据存储与查询。

Practical course about Large Language Models.

beta9 是用 Go 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

Ultrafast serverless GPU inference, sandboxes, and background jobs

DATAGEN 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

DATAGEN: AI-driven multi-agent research assistant automating hypothesis generation, data analysis, and report writing.

symbolicai 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。

A neurosymbolic perspective on LLMs

llm-internals 是一个 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

Learn LLM internals step by step - from tokenization to attention to inference optimization.