产品库

NLP数据标注平台

Datasaur是领先的NLP数据标注平台，可提高项目速度10倍，模型性能提升2倍。它提供可配置的注释、质量控制和自动化功能，帮助工程师专注于创建优质模型。

生成合成数据，训练和对齐模型的工具

DataDreamer是一个强大的开源Python库，用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用，极其高效，且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点，并简化了数据集和模型的共享。

构建计算机视觉应用的全方位AI视觉平台

Datature是一个全方位的AI视觉平台，帮助团队和企业快速构建计算机视觉应用，无需编码。它提供了管理数据集、标注、训练和部署的功能。Datature的主要功能包括数据集管理、数据标注工具、模型训练、模型部署等。其优势在于提供了一站式解决方案，让团队和企业能够高效地开发和部署计算机视觉应用。定价方面，请访问官方网站获取详细信息。

智元机器人发布的具身智能一站式开发平台，覆盖数据采集到模型推理全链路

Genie Studio 是智元机器人专为具身智能场景打造的一站式开发平台，具备数据采集、模型训练、仿真评测、模型推理的全链路产品能力。它为开发者提供从‘采’到‘训’到‘测’再到‘推’的标准化解决方案，极大地降低了开发门槛，提升了开发效率。该平台通过高效的数据采集、灵活的模型训练、精准的仿真评测和无缝的模型推理，推动了具身智能技术的快速发展和应用。Genie Studio 不仅提供了强大的工具，还为具身智能的规模化落地提供了支持，加速了行业向标准化、平台化、量产化的新阶段跃进。

一个简单易用的语音克隆和语音模型训练工具。

EaseVoice Trainer 是一个后端项目，旨在简化和增强语音合成与转换训练过程。该项目基于 GPT-SoVITS 进行改进，注重用户体验和系统的可维护性。其设计理念不同于原始项目，旨在提供更模块化和定制化的解决方案，适用于从小规模实验到大规模生产的多种场景。该工具可以帮助开发者和研究人员更高效地进行语音合成和转换的研究与开发。

为LLM训练和推理生成网站整合文本文件的工具

LLMs.txt生成器是一个由Firecrawl提供支持的在线工具，旨在帮助用户从网站生成用于LLM训练和推理的整合文本文件。它通过整合网页内容，为训练大型语言模型提供高质量的文本数据，从而提高模型的性能和准确性。该工具的主要优点是操作简单、高效，能够快速生成所需的文本文件。它主要面向需要大量文本数据进行模型训练的开发者和研究人员，为他们提供了一种便捷的解决方案。

MLGym是一个用于推进AI研究代理的新框架和基准。

MLGym是由Meta的GenAI团队和UCSB NLP团队开发的一个开源框架和基准，用于训练和评估AI研究代理。它通过提供多样化的AI研究任务，推动强化学习算法的发展，帮助研究人员在真实世界的研究场景中训练和评估模型。该框架支持多种任务，包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域，旨在为AI研究提供一个标准化的测试平台。

从任何文本中提取知识图谱的人工智能工具。

kg-gen 是一个基于人工智能的工具，能够从普通文本中提取知识图谱。它支持处理小到单句话、大到长篇文档的文本输入，并且可以处理对话格式的消息。该工具利用先进的语言模型和结构化输出技术，能够帮助用户快速构建知识图谱，适用于自然语言处理、知识管理以及模型训练等领域。kg-gen 提供了灵活的接口和多种功能，旨在简化知识图谱的生成过程，提高效率。

Steev 是一款用于优化 AI 模型训练的工具，帮助用户提升训练效率和模型性能。

Steev 是一款专为 AI 模型训练设计的工具，旨在简化训练流程，提升模型性能。它通过自动优化训练参数、实时监控训练过程，并提供代码审查和建议，帮助用户更高效地完成模型训练。Steev 的主要优点是无需配置即可使用，适合希望提高模型训练效率和质量的工程师和研究人员。目前处于免费试用阶段，用户可以免费体验其全部功能。

本地运行的AI模型训练与部署工具，支持个性化训练和多平台使用。

Kolosal AI 是一款用于本地设备训练和运行大型语言模型（LLMs）的工具。它通过简化模型训练、优化和部署流程，使用户能够在本地设备上高效地使用 AI 技术。该工具支持多种硬件平台，提供快速的推理速度和灵活的定制能力，适合从个人开发者到大型企业的广泛应用场景。其开源特性也使得用户可以根据自身需求进行二次开发。

一个专注于整理最佳开源推理数据集的社区项目

Open Thoughts 是一个由 Bespoke Labs 和 DataComp 社区主导的项目，旨在整理高质量的开源推理数据集，用于训练先进的小模型。该项目汇集了来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校、华盛顿大学等多所高校和研究机构的研究人员与工程师，致力于通过优质数据集推动推理模型的发展。其背景是当前推理模型在数学和代码推理等领域的应用需求日益增长，而高质量的数据集是提升模型性能的关键。该项目目前免费开放，主要面向研究人员、开发者以及对推理模型感兴趣的专业人士，其数据集和工具的开源性使其成为推动人工智能教育和研究的重要资源。

RWKV家族中最大的模型，采用MoE技术提升效率。

Flock of Finches 37B-A11B v0.1是RWKV家族的最新成员，这是一个实验性模型，拥有11亿个活跃参数，尽管仅训练了1090亿个token，但在常见基准测试中的得分与最近发布的Finch 14B模型大致相当。该模型采用了高效的稀疏混合专家(MoE)方法，在任何给定token上仅激活一部分参数，从而在训练和推理过程中节省时间和减少计算资源的使用。尽管这种架构选择以更高的VRAM使用为代价，但从我们的角度看，能够低成本训练和运行具有更大能力模型是非常值得的。

将各种文件类型转换为Markdown格式的Python库

E2M是一个Python库，能够解析并转换多种文件类型到Markdown格式。它采用了解析器-转换器架构，支持包括doc、docx、epub、html、htm、url、pdf、ppt、pptx、mp3和m4a等多种文件格式的转换。E2M项目的最终目标是为检索增强生成(RAG)和模型训练或微调提供高质量的数据。

多语言预训练数据集

FineWeb2是由Hugging Face提供的一个大规模多语言预训练数据集，覆盖超过1000种语言。该数据集经过精心设计，用于支持自然语言处理(NLP)模型的预训练和微调，特别是在多种语言上。它以其高质量、大规模和多样性而闻名，能够帮助模型学习跨语言的通用特征，提升在特定语言任务上的表现。FineWeb2在多个语言的预训练数据集中表现出色，甚至在某些情况下，比一些专门为单一语言设计的数据库表现更好。

3D生成模型，实现高质量多样化的3D资产创建

TRELLIS是一个基于统一结构化潜在表示和修正流变换器的原生3D生成模型，能够实现多样化和高质量的3D资产创建。该模型通过整合稀疏的3D网格和从强大的视觉基础模型提取的密集多视图视觉特征，全面捕获结构（几何）和纹理（外观）信息，同时在解码过程中保持灵活性。TRELLIS模型能够处理高达20亿参数，并在包含50万个多样化对象的大型3D资产数据集上进行训练。该模型在文本或图像条件下生成高质量结果，显著超越现有方法，包括规模相似的最近方法。TRELLIS还展示了灵活的输出格式选择和局部3D编辑能力，这些是以前模型所没有提供的。代码、模型和数据将被发布。

高效全球分布式AI模型训练框架

PrimeIntellect-ai/prime是一个用于在互联网上高效、全球分布式训练AI模型的框架。它通过技术创新，实现了跨地域的AI模型训练，提高了计算资源的利用率，降低了训练成本，对于需要大规模计算资源的AI研究和应用开发具有重要意义。

数据标注平台，助力AI项目高效管理数据标注项目。

Data Annotation Platform是一个端到端的数据标注平台，允许用户上传计算机视觉数据，选择标注类型，并下载结果，无需任何最低承诺。该平台支持多种数据标注类型，包括矩形、多边形、3D立方体、关键点、语义分割、实例分割和泛视觉分割等，服务于AI项目经理、机器学习工程师、AI初创公司和研究团队，解决他们在数据标注过程中遇到的挑战。平台以其无缝执行、成本计算器、指令生成器、免费任务、API接入和团队访问等特点，为用户提供了一个简单、高效、成本效益高的数据标注解决方案。

快速高效的非结构化数据提取工具

Extractous是一个用Rust编写的非结构化数据提取工具，提供多语言绑定。它专注于从各种文件类型（如PDF、Word、HTML等）中提取内容和元数据，并且性能优异，内存占用低。Extractous通过原生代码执行实现快速处理速度和低内存使用，支持多种文件格式，并集成了Apache Tika和tesseract-ocr技术，使其能够处理广泛的文件类型并进行OCR识别。该工具的开源性质和Apache 2.0许可使其可以免费用于商业用途，适合需要处理大量文档数据的企业和开发者。

一个全面的Prompt Engineering技术资源库

Prompt Engineering是人工智能领域的前沿技术，它改变了我们与AI技术的交互方式。这个开源项目旨在为初学者和经验丰富的实践者提供一个学习、构建和分享Prompt Engineering技术的平台。该项目包含了从基础到高级的各种示例，旨在促进Prompt Engineering领域的学习、实验和创新。此外，它还鼓励社区成员分享自己的创新技术，共同推动Prompt Engineering技术的发展。

多模态大型语言模型的优化与分析

MM1.5是一系列多模态大型语言模型（MLLMs），旨在增强文本丰富的图像理解、视觉指代表明和接地以及多图像推理的能力。该模型基于MM1架构，采用以数据为中心的模型训练方法，系统地探索了整个模型训练生命周期中不同数据混合的影响。MM1.5模型从1B到30B参数不等，包括密集型和混合专家（MoE）变体，并通过广泛的实证研究和消融研究，提供了详细的训练过程和决策见解，为未来MLLM开发研究提供了宝贵的指导。

一个全面的生成式AI代理开发和实现资源库

GenAI_Agents是一个开源的、面向生成式AI代理开发和实现的资源库。它提供了从基础到高级的教程和实现，旨在帮助开发者学习、构建和分享生成式AI代理。这个资源库不仅适合初学者，也适合经验丰富的从业者，通过提供丰富的示例和文档，促进学习和创新。

全栈式虚拟人多场景应用服务

讯飞虚拟人利用最新的AI虚拟形象技术，结合语音识别、语义理解、语音合成、NLP、星火大模型等AI核心技术，提供虚拟人形象资产构建、AI驱动、多模态交互的多场景虚拟人产品服务。一站式虚拟人音视频内容生产，AIGC助力创作灵活高效；在虚拟'AI演播室'中输入文本或录音，一键完成音、视频作品的输出，3分钟内渲染出稿。

一种用于文本到图像扩散模型的概念擦除技术

RECE是一种文本到图像扩散模型的概念擦除技术，它通过在模型训练过程中引入正则化项来实现对特定概念的可靠和高效擦除。这项技术对于提高图像生成模型的安全性和控制性具有重要意义，特别是在需要避免生成不适当内容的场景中。RECE技术的主要优点包括高效率、高可靠性和易于集成到现有模型中。

简洁的FLUX LoRA训练UI，支持低VRAM配置。

Flux Gym是一个为FLUX LoRA模型训练设计的简洁Web UI，特别适合只有12GB、16GB或20GB VRAM的设备使用。它结合了AI-Toolkit项目的易用性和Kohya Scripts的灵活性，使得用户无需复杂的终端操作即可进行模型训练。Flux Gym支持用户通过简单的界面上传图片和添加描述，然后启动训练过程。

本地部署的AI语音工具箱，支持语音识别、转录和转换。

Easy Voice Toolkit是一个基于开源语音项目的AI语音工具箱，提供包括语音模型训练在内的多种自动化音频工具。该工具箱能够无缝集成，形成完整的工作流程，用户可以根据需要选择性使用这些工具，或按顺序使用，逐步将原始音频文件转换为理想的语音模型。

AI艺术创作与模型分享平台

Civita Green是一个面向AI爱好者、艺术家和开发者的社区平台，提供AI模型训练、图像和视频创作、以及艺术作品分享。平台支持用户创建、分享和使用各种AI模型，推动AI艺术创作的发展。

革命性的检索增强生成系统技术集合。

RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合，旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心，通过社区贡献和协作环境，推动RAG技术的发展和创新。

专业的数据解决方案提供商

博登智能自主研发的数据标注处理平台——BASE（Boden Annotation Service Enhancement），具有超强适用性，可完成从数据采集、清洗、标注到验证的全套服务。BASE平台覆盖了包括语音、文本、图像、视频、点云等多种模态类型的数据处理能力，通过AI辅助标注的形式，相较于传统的标注方式，帮助企业节省了高达30%-40%的成本，并提升50%以上的效率，已经获得了市场的广泛认可。 数据处理平台——BASE平台能够支持开展包括通用图像标注，3D/4D点云标注，图片点云融合标注，NLP文本标注，医疗影像标注，视频描述标注，音素标注，音频标注等标注业务。

AI脚本集合，主要用于Stable Diffusion模型。

ai-toolkit是一个研究性质的GitHub仓库，由Ostris创建，主要用于Stable Diffusion模型的实验和训练。它包含了各种AI脚本，支持模型训练、图像生成、LoRA提取器等。该工具包仍在开发中，可能存在不稳定性，但提供了丰富的功能和高度的自定义性。

前端标注组件库，支持多种数据标注方式。

labelU-Kit 是一个开源的前端标注组件库，提供图片、视频和音频的标注功能，支持2D框、点、线、多边形、立体框等多种标注方式。它以NPM包的形式提供，方便开发者集成到自己的标注平台中，提高数据标注的效率和灵活性。