PageIndex 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
📑 PageIndex: Document Index for Vectorless, Reasoning-based RAG
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
PageIndex 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
📑 PageIndex: Document Index for Vectorless, Reasoning-based RAG
HRM 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Hierarchical Reasoning Model Official Release
typedb 是用 Rust 编写的知识管理工具,用于笔记与知识库整理。
TypeDB: Built for systems, not records
ReAct 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[ICLR 2023] ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
Skywork-R1V 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Skywork-R1V is an advanced multimodal AI model series developed by Skywork AI, specializing in vision-language reasoning.
Awesome-LLM-Post-training 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome Reasoning LLM Tutorial/Survey/Guide
Awesome-RL-for-LRMs 是用 TeX 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A Survey of Reinforcement Learning for Large Reasoning Models
GLM-V 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打可伸缩。
GLM-4.6V/4.5V/4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement Learning
拼好RAG:手搓并融合了GraphRAG、LightRAG、Neo4j-llm-graph-builder进行知识图谱构建以及搜索;整合DeepSearch技术实现私域RAG的推理;自制针对GraphRAG的评估框架| Integrat…
拼好RAG:手搓并融合了GraphRAG、LightRAG、Neo4j-llm-graph-builder进行知识图谱构建以及搜索;整合DeepSearch技术实现私域RAG的推理;自制针对GraphRAG的评估框架| Integrate GraphRAG, LightRAG, and Neo4…
open-thoughts 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。
Fully open data curation for reasoning models
Step1X-Edit 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理,主打开源免费。
A SOTA open-source image editing model, which aims to provide comparable performance against the closed-source models like GPT-4o and Gemini 2 Flash.
Embodied_AI_Paper_List 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[Embodied-AI-Survey-2025] Paper List and Resource Repository for Embodied AI
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)
alpamayo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
NVIDIA Alpamayo 1 Nano is an open 10B reasoning VLA model for autonomous vehicles that pairs driving trajectories with Chain-of-Causation reasoning.
SimpleVLA-RL 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。
[ICLR 2026] SimpleVLA-RL: Scaling VLA Training via Reinforcement Learning
PRIME 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打可伸缩。
Scalable RL solution for advanced reasoning of language models
knowledge-graphs 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A collection of research on knowledge graphs
WFGY 是用 Jupyter Notebook 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。
WFGY is heading toward WFGY 5.0 Polaris Protocol, a major open-source release for AI reasoning, RAG, agents, and real-world workflows. Includes Prob…
ai-agent-papers 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A collection of AI Agents papers (Updated biweekly)
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,…
protege 是用 Java 编写的知识管理工具,用于笔记与知识库整理。
Protege Desktop
WebThinker 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[NeurIPS 2025] 🌐 WebThinker: Empowering Large Reasoning Models with Deep Research Capability
Awesome-Agentic-Reasoning 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A curated list of papers and resources based on the survey "Agentic Reasoning for Large Language Models"
math 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。
The MATH Dataset (NeurIPS 2021)
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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。