产品库

AgentSociety是一个基于LLM驱动的智能体社会模拟框架，用于大规模社会行为研究。

AgentSociety是一个由清华大学FIB实验室开发的先进框架，旨在通过LLM驱动的智能体模拟人类行为和社会互动。它利用大型语言模型（LLM）的规划、记忆和推理能力，生成逼真的行为模式，并支持基于数据集、文本和规则的环境设计。该框架在社会科学研究、城市规划和教育领域具有重要意义，能够帮助研究者更好地理解人类行为和社会动态。

自动化科学研究的多智能体图推理系统。

SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱，自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统，能够自主生成和完善研究假设，揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力，超越了传统人类驱动的研究方法。

将科学研究快速转化为可复现的代码

Cerelyze是一个为工程师、研究人员和学者设计的工具，能够将技术研究论文转化为可用的代码。它提供了三个主要功能：1. 理解：通过与论文进行有意义的对话，深入理解研究论文。2. 实施：自动将论文中讨论的方法转化为Python代码或逐步说明，节省时间和精力。3. 运行：通过运行示例案例，快速了解论文并查看输出结果。Cerelyze还支持处理方程、表格和图形数据，并能够帮助工程师快速原型化算法，加速创新。

打造大模型时代的产品能力，低成本开发智能体，实现商业闭环。

文心智能体平台 AgentBuilder 是基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据行业领域和应用场景，选择不同开发方式打造智能体。其主要优点包括低成本开发、流量分发路径支持，为用户提供完整的产品开发闭环。

AI co-scientist 是一个基于 Gemini 2.0 的多智能体 AI 系统，旨在帮助科学家生成新的研究假设和实验方案，加速科学发现。

AI co-scientist 是谷歌研究团队开发的一款多智能体 AI 系统，旨在通过人工智能技术辅助科学研究。该系统基于 Gemini 2.0 构建，能够模拟科学方法的推理过程，生成新的研究假设和实验方案。它通过多智能体协作，利用生成、反思、排名、进化等多种机制，不断优化输出结果。AI co-scientist 的主要优点包括高效生成新颖的科学假设、强大的跨学科知识整合能力以及与科学家的协作能力。该系统目前处于研究阶段，通过与全球顶尖科研机构合作，验证其在生物医学等领域的应用潜力。

构建LLM应用的开发平台

LLM Spark是一个开发平台，可用于构建基于LLM的应用程序。它提供多个LLM的快速测试、版本控制、可观察性、协作、多个LLM支持等功能。LLM Spark可轻松构建AI聊天机器人、虚拟助手等智能应用程序，并通过与提供商密钥集成，实现卓越性能。它还提供了GPT驱动的模板，加速了各种AI应用程序的创建，同时支持从零开始定制项目。LLM Spark还支持无缝上传数据集，以增强AI应用程序的功能。通过LLM Spark的全面日志和分析，可以比较GPT结果、迭代和部署智能AI应用程序。它还支持多个模型同时测试，保存提示版本和历史记录，轻松协作，以及基于意义而不仅仅是关键字的强大搜索功能。此外，LLM Spark还支持将外部数据集集成到LLM中，并符合GDPR合规要求，确保数据安全和隐私保护。

基于Carrot AI大模型的智能体交互平台

Gnomic智能体平台基于汇智智能自主研发的Carrot AI大模型和专利的"数字生命"技术，致力于提供最先进的人工智能交互体验。面向企业、协会、组织等各类型B端用户，提供深度定制化的智能体解决方案。该平台的Carrot AI大模型能够轻松实现爆款文案、信息检索、创意绘图等功能，帮助用户告别昂贵的学习成本，高效提升学习和工作效率。

自动化科学发现的前沿系统

The AI Scientist 是一个全面的系统，旨在实现完全自动化的开放式科学发现。它使得基础模型，如大型语言模型（LLMs），能够独立进行研究。该系统代表了人工智能在科学研究领域的一个重大挑战，通过自动化的方式辅助人类科学家进行思考和编码，同时减少了对人工监督的依赖。

构建安全的超级智能

Safe Superintelligence Inc. 是一家专注于构建安全超级智能（SSI）的公司，由 OpenAI 联合创始人兼前首席科学家 Ilya Sutskever 创办，其将安全置于“商业压力”之上。该公司认为SSI是当前时代最重要的技术问题，并致力于通过革命性的工程和科学突破来解决这一问题。公司的目标是快速提升智能能力，同时确保安全始终领先。其商业模式确保了安全性、安全性和进步不受短期商业压力的影响。

一个用于 PDF 科学论文翻译和双语对比的库。

BabelDOC 是一款旨在简化文档翻译的工具，特别是 PDF 文件。它不仅提供了命令行界面，还支持 Python API，并允许用户进行自我部署。该产品的主要优点在于其支持高达 1000 页的免费在线翻译服务，并具有良好的兼容性和扩展性。BabelDOC 旨在成为各种程序的嵌入式翻译解决方案，适用于学术研究、商业文件翻译等多个场景。

自动生成多角色智能体框架

AutoAgents是一个开源的基于LLM的自动智能体生成实验应用程序。该程序由LLM驱动,可以根据你设定的目标自动生成多角色智能体。它可以根据问题确定需要添加的专家角色和具体的执行计划。包含智能体生成器、执行计划生成器、结果反思模块等。使LLM像人一样,可以根据问题自主地分配不同的角色,制定解决问题的计划并执行。

BioEmu 是一个用于可扩展模拟蛋白质平衡系综的生成式深度学习模型。

BioEmu 是微软开发的一种深度学习模型，用于模拟蛋白质的平衡系综。该技术通过生成式深度学习方法，能够高效地生成蛋白质的结构样本，帮助研究人员更好地理解蛋白质的动态行为和结构多样性。该模型的主要优点在于其可扩展性和高效性，能够处理复杂的生物分子系统。它适用于生物化学、结构生物学和药物设计等领域的研究，为科学家提供了一种强大的工具来探索蛋白质的动态特性。

设计、部署和优化LLM应用与Klu

Klu是一款全能的LLM应用平台，可以在Klu上快速构建、评估和优化基于LLM技术的应用。它提供了多种最先进的LLM模型选择，让用户可以根据自己的需求进行选择和调整。Klu还支持团队协作、版本管理、数据评估等功能，为AI团队提供了一个全面而便捷的开发平台。

通过开放科学构建并普及通用人工智能

KYUTAI是一个位于巴黎的人工智能研究实验室，其使命是通过开放科学来构建和普及人工智能。这代表了一种开放的、协作的研究环境，旨在推动人工智能技术的发展和应用。KYUTAI实验室致力于教育和普及，通过提供在线试用和教育讲座等方式，让更多人了解和接触人工智能。

高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案

这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核，该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。

模拟不同投资策略的表现，辅助投资决策。

投资策略模拟器是一个在线工具，它通过模拟不同的股价模型和投资策略，帮助用户理解各种投资策略在不同市场条件下的表现。该产品使用几何布朗运动模型来模拟股价的连续随机波动，适合相对稳定的大盘股。用户可以设置不同的投资周期和策略，比如买入持有、定投等，来观察投资收益的变化。这个工具的主要优点是简单易懂，能够帮助投资者在不承担实际风险的情况下，学习和比较不同的投资策略。它适合心态平和、不为短期波动所动的长线投资者。目前，该产品是免费的，主要面向教育和娱乐目的，不构成实际的投资建议。

比较各种大型语言模型（LLM）的定价信息

LLM Pricing是一个聚合并比较各种大型语言模型（LLMs）定价信息的网站，这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。

一个轻量级且强大的多智能体工作流框架

OpenAI Agents SDK是一个用于构建多智能体工作流的框架。它允许开发者通过配置指令、工具、安全机制和智能体之间的交接来创建复杂的自动化流程。该框架支持与任何符合OpenAI Chat Completions API格式的模型集成，具有高度的灵活性和可扩展性。它主要用于编程场景中，帮助开发者快速构建和优化智能体驱动的应用程序。

帮助您成为LLM专家的博客。

LLM Logs是一个专注于帮助用户优化其内容以适应大型语言模型的博客。它提供全面的LLM SEO指南，帮助用户提高在AI生成的响应中的可见性。

基于大型语言模型的多智能体应用开发框架

agentUniverse 是一个基于大型语言模型的多智能体应用开发框架，提供了构建单一智能体和多智能体协作机制的所有必需组件。通过模式工厂，允许开发者构建和自定义多智能体协作模式，轻松构建多智能体应用，并分享不同技术与业务领域的模式实践。

高效的大型语言模型（LLM）研究代码库

Meta Lingua 是一个轻量级、高效的大型语言模型（LLM）训练和推理库，专为研究而设计。它使用了易于修改的PyTorch组件，使得研究人员可以尝试新的架构、损失函数和数据集。该库旨在实现端到端的训练、推理和评估，并提供工具以更好地理解模型的速度和稳定性。尽管Meta Lingua目前仍在开发中，但已经提供了多个示例应用来展示如何使用这个代码库。

CNKI AI 学术研究助手是基于 AI 技术的智能化学术研究助手，实现问答式增强检索和生成式知识服务。

CNKI AI 学术研究助手是同方知网结合 AI 技术推出的全新智能化服务，能够简化繁复的检索与研究流程，提供快速的问答式检索和智能创作辅助。该产品背景信息丰富，定位于提升学术研究效率。

一个开源的多智能体聊天界面，支持在一个动态对话中管理多个智能体。

Open Multi-Agent Canvas 是一个基于 Next.js、LangGraph 和 CopilotKit 构建的开源多智能体聊天界面。它允许用户在一个动态对话中管理多个智能体，主要用于旅行规划和研究。该产品利用先进的技术，为用户提供高效、灵活的多智能体交互体验。其开源特性使得开发者可以根据需求进行定制和扩展，具有很高的灵活性和可扩展性。

扩展LLM上下文窗口

LLM Context Extender是一款旨在扩展大型语言模型（LLMs）上下文窗口的工具。它通过调整RoPE的基础频率和缩放注意力logits的方式，帮助LLMs有效适应更大的上下文窗口。该工具在精细调整性能和稳健性方面验证了其方法的优越性，并展示了在仅有100个样本和6个训练步骤的情况下，将LLaMA-2-7B-Chat的上下文窗口扩展到16,384的非凡效率。此外，还探讨了数据组成和训练课程如何影响特定下游任务的上下文窗口扩展，建议以长对话进行LLMs的精细调整作为良好的起点。

AI驱动的一体化潜在客户生成应用

GrowEasy是一款AI驱动的一体化潜在客户生成应用。用户可以在Facebook和Instagram上创建潜在客户广告活动，仅需5分钟即可完成。该应用能够生成美观实用的广告设计，撰写能够吸引人的内容，并通过智能分析优化广告。用户只需简单描述产品和目标客户，AI即可为其生成创意、内容和受众，并在Facebook和Instagram上启动广告活动。通过GrowEasy，用户可以解决营销问题，开始生成潜在客户。

3D可视化的GPT-style LLM

LLM Visualization项目显示了一个GPT-style网络的3D模型。也就是OpenAI的GPT-2、GPT-3（可能还有GPT-4）中使用的网络拓扑。第一个显示工作权重的网络是一个小型网络，对由字母A、B和C组成的小列表进行排序。这是Andrej Karpathy的minGPT实现中的演示示例模型。渲染器还支持可视化任意大小的网络，并且与较小的gpt2大小一起工作，尽管权重没有被下载（它有数百MB）。CPU Simulation项目运行2D原理数字电路，具有完整的编辑器。意图是添加一些演练，展示诸如：如何构建一个简单的RISC-V CPU；构成部分下至门级：指令解码、ALU、加法等；更高级的CPU思想，如各种级别的流水线、缓存等。

使用简单、原始的 C/CUDA 进行 LLM 训练

karpathy/llm.c 是一个使用简单的 C/CUDA 实现 LLM 训练的项目。它旨在提供一个干净、简单的参考实现,同时也包含了更优化的版本,可以接近 PyTorch 的性能,但代码和依赖大大减少。目前正在开发直接的 CUDA 实现、使用 SIMD 指令优化 CPU 版本以及支持更多现代架构如 Llama2、Gemma 等。

Evidence-Based Answers, Faster

Consensus是一个使用人工智能来搜索研究论文并找到洞见的搜索引擎。它具有广泛的覆盖范围，可搜索超过2亿篇科学论文。所有的结果都来源于实际研究，我们引用我们的来源，绝不会显示广告。它还具有即时分析功能，利用GPT4和其他LLM来为您总结结果。Consensus旨在帮助您进行有效的研究。

JaxMARL - 多智能体强化学习库

JaxMARL 是一个多智能体强化学习库，结合了易用性和 GPU 加速效能。它支持常用的多智能体强化学习环境以及流行的基准算法。目标是提供一个全面评估多智能体强化学习方法的库，并与相关基准进行比较。同时，它还引入了 SMAX，这是一个简化版的流行的星际争霸多智能体挑战环境，无需运行星际争霸 II 游戏引擎。