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开源AI搜索引擎框架，性能媲美Perplexity.ai Pro。

MindSearch是一个基于大型语言模型（LLM）的多智能体网络搜索引擎框架，具有与Perplexity.ai Pro相似的性能。用户可以轻松部署自己的搜索引擎，支持闭源大型语言模型（如GPT、Claude）或开源大型语言模型（如InternLM2.5-7b-chat）。它具备以下特点：能够解决生活中的任何问题，利用网络知识提供深入和广泛的知识库答案；展示详细的解决方案路径，提高最终响应的可信度和可用性；提供优化的UI体验，包括React、Gradio、Streamlit和Terminal等多种接口；动态构建图谱，将用户查询分解为图谱中的原子子问题，并根据WebSearcher的搜索结果逐步扩展图谱。

ChatGPT的超能力版本，具有文件夹、搜索、GPT商店、图像库、语音GPT、导出、自定义提示、提示链、隐藏模型等功能。

Superpower ChatGPT是一款功能强大的聊天插件，使用GPT技术实现智能对话。它提供了许多强大的功能，包括文件夹管理、搜索功能、GPT商店、图像库、语音GPT等。它能够帮助用户更高效地进行聊天和交流，提供智能的回答和建议。

SpaceByte是一种新的字节级解码架构,避免了Tokenization的缺陷。

SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。

微软必应推出的深度搜索功能,提供更相关更全面的答案

Deep Search是微软必应推出的一项新的搜索功能,通过利用GPT-4等生成式AI模型,它可以对复杂的搜索查询进行扩展和理解,从而提供更加相关和全面的搜索结果。这一功能可以深入挖掘网络,找到一般搜索无法触及的信息。主要功能包括:理解搜索意图,扩展搜索词;深度搜索相关页面;按相关性对结果排序。适用于当一般搜索无法满足需求时,需要更加全面和准确的答案时。通过AI赋能,它将大幅提升必应搜索的质量。

启用GPT搜索引擎

Search-GPT是一款革命性的Chrome插件，可以将GPT引擎直接应用于搜索结果中。通过Search-GPT，您可以轻松访问市场上最先进的语言处理技术，以获得准确且相关的搜索结果。使用自然语言理解功能，您可以用简单的英语提问或查询以快速找到所需信息。试试我们的Chrome插件，体验搜索的未来！

多语言大型语言模型，支持多领域文本生成。

XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型，采用混合专家模型（MoE）架构，具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言，特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本，并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略，保证了模型的高质量和多样性。此外，模型还针对MoE架构进行了定制优化，提升了计算效率和整体吞吐量。

AI编程智能体语言，实现LLM与IDE之间的通信以自动化编程。

the Shire是一种AI编程智能体语言，旨在实现大型语言模型（LLM）与集成开发环境（IDE）之间的通信，以支持自动化编程。它起源于AutoDev项目，旨在为开发者提供一个AI驱动的IDE，包括DevIns，Shire的前身。Shire通过提供定制化的AI代理，使用户能够构建符合个人需求的AI驱动开发环境。

免费且快速的提示链生成器

PromptChainer 是一个旨在提高大型语言模型输出质量的工具，通过自动化提示链的生成，帮助用户将复杂任务分解成可管理的小步骤，从而获得更精确和高质量的结果。它特别适合需要多步骤和/或大量上下文和知识的任务。

利用多智能体系统自动化复杂研究流程的AI研究助理。

AI-Driven Research Assistant是一个高级的AI驱动研究助理系统，它利用多个专门化的智能体来协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph来处理复杂的研究流程，整合不同的AI架构以实现最佳性能。

使大型语言模型在长文本问答中生成细粒度引用

LongCite是一个开源的模型，它通过训练大型语言模型（LLMs）来实现在长文本问答场景中生成准确的回答和精确的句级引用。该技术的重要性在于它能够提高问答系统的准确性和可信度，使用户能够验证输出信息的来源。LongCite支持高达128K的上下文长度，并且提供了两个模型：LongCite-glm4-9b和LongCite-llama3.1-8b，分别基于GLM-4-9B和Meta-Llama-3.1-8B进行训练。

高效扩展多模态大型语言模型至1000图像

LongLLaVA是一个多模态大型语言模型，通过混合架构高效扩展至1000图像，旨在提升图像处理和理解能力。该模型通过创新的架构设计，实现了在大规模图像数据上的有效学习和推理，对于图像识别、分类和分析等领域具有重要意义。

利用大型语言模型增量构建知识图谱

iText2KG是一个Python包，旨在利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系，增量构建一致的知识图谱。它具备零样本能力，允许在没有特定训练的情况下跨不同领域进行知识提取。该包包括文档蒸馏、实体提取和关系提取模块，确保实体和关系得到解决和唯一性。它通过Neo4j提供知识图谱的可视化表示，支持交互式探索和分析结构化数据。

世界顶尖的开源大型语言模型

Reflection Llama-3.1 70B 是目前世界上顶尖的开源大型语言模型（LLM），采用名为 Reflection-Tuning 的新技术进行训练，使模型能够检测其推理中的错误并进行修正。该模型在合成数据上进行了训练，这些数据由 Glaive 生成。对于正在训练模型的用户来说，Glaive 是一个非常出色的工具。该模型使用标准的 Llama 3.1 聊天格式，通过特殊的标签来区分模型的内部思考和最终答案，从而提升用户体验。

高效开源的大型语言模型

OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型（LLM），于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越，与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源，支持多种功能，包括文本生成、模型训练和部署等。

使GPT开发者在OpenAI商店中获得更好的排名和收益

GPT Builder Tools是一个为GPT开发者提供的工具平台，旨在帮助他们通过分析、支付和营销工具来提升其GPT在OpenAI商店中的排名和吸引更多用户。该平台支持开发者追踪GPT的性能，吸引更多用户，并在OpenAI商店中实现GPT的货币化。此外，它还提供了一个分析仪表板，让开发者更好地理解他们的用户群体，从而优化GPT的用户体验和市场表现。

AI工具目录，每日更新，满足各种需求

What's The Big Data 提供了一个全面的AI工具目录，旨在帮助用户发现和利用最新的人工智能技术来提高工作效率和生活质量。该平台每日更新，覆盖了多个领域的AI工具，从数据分析到自动化任务，从图像识别到自然语言处理，应有尽有。What's The Big Data 的主要优点在于其广泛的工具覆盖范围和及时的更新，使得用户能够轻松找到并利用最适合自己需求的AI工具。

AI工具目录，提升您的生产力

TopAI.tools 是一个致力于发现和推荐最佳AI工具的平台，它汇集了11530多种AI应用程序，旨在帮助用户在各种任务中提高效率和生产力。该平台覆盖了从图像编辑到编程、写作、设计等多个领域的AI工具，为用户提供了一个便捷的搜索和发现工具的资源库。TopAI.tools 的主要优点是其广泛的工具覆盖范围和易于导航的用户界面，它适合那些希望利用AI技术来优化工作流程和提高工作效率的用户。

基于大型语言模型的高性能MacOS聊天应用

ChatMLX是一款现代、开源、高性能的MacOS聊天应用程序，基于大型语言模型构建。它利用MLX的强大性能和苹果硅芯片，支持多种模型，为用户提供丰富的对话选择。ChatMLX在本地运行大型语言模型，以确保用户隐私和安全。

35亿参数的高性能生成模型

C4AI Command R 08-2024是由Cohere和Cohere For AI开发的35亿参数大型语言模型，专为推理、总结和问答等多种用例优化。该模型支持23种语言的训练，并在10种语言中进行了评估，具有高性能的RAG（检索增强生成）能力。它通过监督式微调和偏好训练，以符合人类对有用性和安全性的偏好。此外，该模型还具备对话工具使用能力，能够通过特定的提示模板生成基于工具的响应。

多模态大型语言模型设计空间探索

EAGLE是一个面向视觉中心的高分辨率多模态大型语言模型（LLM）系列，通过混合视觉编码器和不同输入分辨率来加强多模态LLM的感知能力。该模型包含基于通道连接的'CLIP+X'融合，适用于具有不同架构（ViT/ConvNets）和知识（检测/分割/OCR/SSL）的视觉专家。EAGLE模型家族支持超过1K的输入分辨率，并在多模态LLM基准测试中取得了优异的成绩，特别是在对分辨率敏感的任务上，如光学字符识别和文档理解。

开源时空基础模型，用于交通预测

OpenCity是一个开源的时空基础模型，专注于交通预测领域。该模型通过整合Transformer架构和图神经网络，有效捕捉和标准化交通数据中的复杂时空依赖关系，实现对不同城市环境的零样本泛化。它在大规模、异构的交通数据集上进行预训练，学习到丰富、可泛化的表示，能够无缝应用于多种交通预测场景。

视频理解与推理的免训练大型语言模型。

SlowFast-LLaVA是一个无需训练的多模态大型语言模型，专为视频理解和推理设计。它无需在任何数据上进行微调，就能在多种视频问答任务和基准测试中达到与最先进视频大型语言模型相当甚至更好的性能。

多模态大型语言模型，理解长图像序列。

mPLUG-Owl3是一个多模态大型语言模型，专注于长图像序列的理解。它能够从检索系统中学习知识，与用户进行图文交替对话，并观看长视频，记住其细节。模型的源代码和权重已在HuggingFace上发布，适用于视觉问答、多模态基准测试和视频基准测试等场景。

基于大型语言模型的语音识别技术。

Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中，利用LLM的能力，在大规模训练和上下文感知能力的引导下，显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比，Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低，进一步证明了其强大的性能。

轻量级Python库，用于使用大型语言模型进行网站抓取。

Parsera是一个轻量级的Python库，专门设计用于与大型语言模型（LLMs）结合，以简化网站数据抓取的过程。它通过使用最少的令牌来提高速度并降低成本，使得数据抓取变得更加高效和经济。Parsera支持多种聊天模型，并且可以自定义使用不同的模型，如OpenAI或Azure。

AI创作合伙人，生活、学习、工作的好帮手。

橙篇是一款由北京百度网讯科技有限公司开发的AI创作合伙人APP，旨在为用户提供全面的生活、学习、工作辅助。它具备智能全网搜索、AI今日热点、多图一键成片、超长文章写作、文件理解总结等强大功能，能够快速、精准地回答用户问题，提供多维度、全方位的资讯解读，以及一键生成风格化视频和长文的能力。

基于Upstash Vector的维基百科语义搜索工具。

这是一个使用Next.js构建的项目，利用Upstash Vector提供维基百科的语义搜索功能。项目通过优化和加载自定义的Google字体Inter，实现了对维基百科内容的高效搜索和检索。

AI驱动的开发工作台

Omni Engineer 是一个集成了人工智能能力的控制台工具，旨在增强开发工作流程。它提供智能响应编程查询、文件管理、网络搜索和图像处理等功能。与前身Claude Engineer相比，Omni Engineer在简化操作的同时提供了更多控制，适合那些希望在更好助手的帮助下进行编码的人。

生成高质量中文方言语音的大规模文本到语音模型。

Bailing-TTS是由Giant Network的AI Lab开发的大型文本到语音(TTS)模型系列，专注于生成高质量的中文方言语音。该模型采用持续的半监督学习和特定的Transformer架构，通过多阶段训练过程，有效对齐文本和语音标记，实现中文方言的高质量语音合成。Bailing-TTS在实验中展现出接近人类自然表达的语音合成效果，对于方言语音合成领域具有重要意义。

一站式数据处理系统，为大型语言模型提供高质量数据。

Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统，旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库，支持数据与模型的协同开发，通过沙盒实验室实现快速迭代，并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能，帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护，定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。