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开源知识图谱构建模型，成本低廉

Triplex是一个创新的开源模型，能够将大量非结构化数据转换为结构化数据，其在知识图谱构建方面的表现超越了gpt-4o，且成本仅为其十分之一。它通过高效的将非结构化文本转换为知识图谱的构建基础——语义三元组，大幅降低了知识图谱的生成成本。

基于知识图谱的智能问答系统。

Fact Finder 是一个开源的智能问答系统，它使用语言模型和知识图谱来生成自然语言回答和提供证据。该系统通过调用语言模型生成Cypher查询，查询知识图谱以获取答案，并使用另一个语言模型调用生成最终的自然语言回答。Fact Finder 的主要优点包括能够提供透明性，允许用户查看查询和证据，以及通过可视化子图提供直观的证据。

开源小型语言模型，适用于企业级应用

H2O-Danube2-1.8B是H2O.ai最新发布的开源小型语言模型，专为离线应用和企业级应用设计，具有经济高效的接口和训练成本，易于嵌入到移动电话、无人机等边缘设备中。该模型在Hugging Face Open LLM Leaderboard的<2B范围内排名第一，提供高达200倍的查询成本节省，同时在文档处理上提供更好的准确性，成本降低高达100%。H2O.ai平台还提供了成本控制和灵活性，支持超过30种大型语言模型(Large Language Models, LLMs)的混合使用，包括专有和开源的LLMs。

构建知识图谱的Neo4j应用

llm-graph-builder是一个利用大型语言模型（如OpenAI、Gemini等）从非结构化数据（PDF、DOCS、TXT、YouTube视频、网页等）中提取节点、关系及其属性，并使用Langchain框架创建结构化知识图谱的应用程序。它支持从本地机器、GCS或S3存储桶或网络资源上传文件，选择LLM模型并生成知识图谱。

结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统

GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。

为团队协作设计的轻量级ChatGPT替代品

Joia是一个为团队协作设计的轻量级ChatGPT替代品，注重隐私保护且开源。它允许用户轻松地为组织中的每个人提供AI聊天访问权限，创建特定用途的聊天机器人并与团队共享。Joia直接与OpenAI等大型语言模型提供商通过API链接，只按实际使用的令牌付费，相比ChatGPT的定价计划可节省高达75%的订阅成本。

将智能设备控制权交到您手中。

01 App是一个基于iOS和Android的应用程序，它通过简单的按键对讲界面，允许用户从世界任何地方控制Mac、Windows和Linux机器。该应用代表了一种新型的计算平台，专注于软件而非硬件，通过提供更好的SDK、集成语音模型、提高教学模式的可靠性和增加多模态功能来增强用户体验。01 App的推出，是为了让用户能够更便捷地体验到01平台的智能设备控制能力，同时避免了制造硬件所带来的复杂性和成本。

由知识图谱引擎驱动的创新Agent框架

muAgent是一个创新的Agent框架，由知识图谱引擎驱动，支持多Agent编排和协同技术。它利用LLM+EKG（Eventic Knowledge Graph 行业知识承载）技术，结合FunctionCall、CodeInterpreter等，通过画布式拖拽和轻文字编写，实现复杂SOP流程的自动化。muAgent兼容市面上各类Agent框架，具备复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用等核心功能。该框架已在蚂蚁集团多个复杂DevOps场景中得到验证。

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。

开源的AI代理/RAG应用的监控与分析工具

Laminar是一个开源的监控和分析工具，专为AI代理和RAG应用设计，提供类似于DataDog和PostHog的功能。它基于OpenTelemetry进行自动监控，支持快速、可靠的数据收集和分析。Laminar使用Rust编写，具有高性能和可靠性，适用于大规模数据处理。它通过提供详细的追踪、事件和分析功能，帮助开发者和企业优化AI应用的性能和用户体验。

开源视频编辑框架，支持自动化视频工作流。

Revideo是一个基于Motion Canvas的开源框架，用于程序化视频编辑。它允许开发者自动化复杂的视频工作流程，或在浏览器中构建完整的视频编辑器。Revideo支持使用Typescript创建视频模板，并能够即时预览和渲染为MP4格式的视频。它适用于大规模视频生成、A/B测试视频广告、构建网页内的视频编辑器或视频游戏等场景。

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。

开源的专家混合语言模型，具有1.3亿活跃参数。

OLMoE是一个完全开放的、最先进的专家混合模型，具有1.3亿活跃参数和6.9亿总参数。该模型的所有数据、代码和日志都已发布。它提供了论文'OLMoE: Open Mixture-of-Experts Language Models'的所有资源概览。该模型在预训练、微调、适应和评估方面都具有重要应用，是自然语言处理领域的一个里程碑。

AI助手，简化代码审查流程

pr-agent是CodiumAI推出的一款AI助手工具，旨在帮助开发者更快速、高效地审查代码。它能够自动分析提交和PR，并提供多种反馈，如自动生成PR描述、主题反馈、安全问题、代码建议等。该工具支持多种编程语言，并且是开源的，可在GitHub上找到。它通过简化代码审查流程，提高软件质量，是开发团队和个人开发者的得力助手。

使用AI技术，快速总结网站法律政策。

DocDecoder是一款Chrome浏览器插件，利用GPT-4技术，为用户提供网站法律政策的清晰、简洁摘要。它通过颜色编码直观地突出显示对用户有实际影响的条款，包括积极、消极和中性影响。用户可以输入任何法律政策的URL，DocDecoder会告诉用户它如何影响他们。此外，它还标记出潜在有害的条款，并允许用户无限次查看现有的摘要。DocDecoder旨在帮助用户快速理解他们在网上实际同意的内容。

高效编码的开源大型语言模型

Yi-Coder是一系列开源的代码大型语言模型（LLMs），在少于100亿参数的情况下提供最先进的编码性能。它有两种尺寸—1.5B和9B参数—提供基础和聊天版本，旨在高效推理和灵活训练。Yi-Coder-9B在GitHub的代码库级别代码语料库和从CommonCrawl筛选的代码相关数据上，额外训练了2.4万亿高质量token。Yi-Coder在多种编程任务中表现出色，包括基础和竞技编程、代码编辑和仓库级完成、长上下文理解以及数学推理。

精选全球AI前沿科技和开源产品

漫话开发者 - UWL.ME 是一个专注于人工智能前沿科技和开源产品的平台，提供最新的AI技术动态、开源产品介绍、以及相关领域的深度分析。它不仅为开发者和科技爱好者提供了一个获取信息的渠道，也为行业内部人员提供了交流和学习的平台。

无需编写代码，快速构建AI工作流

BuildEL是一个无需编写代码即可构建AI工作流的平台，它通过提供多种模块和接口，支持用户快速搭建复杂的工作流程。该产品特别适合需要快速实现自动化任务和提升工作效率的企业和个人。BuildEL的开源特性使得用户可以自由地在本地部署和贡献代码，同时支持多种接口和模块，满足不同场景的需求。

一个用于与ChatGPT模型交互的提示集合

Awesome ChatGPT Prompts是一个开源仓库，收集了用于与ChatGPT模型交互的提示示例。这个仓库鼓励用户添加自己的提示，并使用ChatGPT生成新的提示。

RWKV v6 Finch 14B，开源大模型，高效处理长文本。

RWKV v6 Finch 14B是RWKV架构的第六个版本，也是该系列中最大的模型。它通过引入数据依赖性到token shift和time-mixing中，提高了处理长文本时的效率。Finch 14B模型在处理提示时，能够更好地管理其长期记忆，从而提供更广泛的应用范围。该模型是开源的，由Linux Foundation认可，并且接受社区的GPU集群时间捐赠以支持训练。

开源AI代码编辑器，为10倍效率工程师设计。

Melty是一款开源的AI代码编辑器，它能够理解用户从终端到GitHub的操作，并与用户协作编写生产就绪的代码。由Charlie和Jackson开发，他们有着丰富的编程工具使用经验，旨在通过AI技术提高编程效率和代码质量。Melty在28天内已经能够编写其一半的代码，展现了其强大的自适应和学习能力。

开源多模态大型语言模型，支持实时语音输入和流式音频输出。

Mini-Omni是一个开源的多模态大型语言模型，能够实现实时的语音输入和流式音频输出的对话能力。它具备实时语音到语音的对话功能，无需额外的ASR或TTS模型。此外，它还可以在思考的同时进行语音输出，支持文本和音频的同时生成。Mini-Omni通过'Audio-to-Text'和'Audio-to-Audio'的批量推理进一步增强性能。

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。

个性化AI助手，记录每一刻，与AI对话获取反馈。

OMI APP是一个任务驱动的个性化AI助手，旨在通过语音和音频转录功能帮助用户提高记忆力和沟通效率。它是一个开源的AI记事本，提供提醒、建议等功能，同时注重用户隐私。

先进的小型语言模型，专为设备端应用设计。

Zamba2-mini是由Zyphra Technologies Inc.发布的小型语言模型，专为设备端应用设计。它在保持极小的内存占用(<700MB)的同时，实现了与更大模型相媲美的评估分数和性能。该模型采用了4bit量化技术，具有7倍参数下降的同时保持相同性能的特点。Zamba2-mini在推理效率上表现出色，与Phi3-3.8B等更大模型相比，具有更快的首令牌生成时间、更低的内存开销和更低的生成延迟。此外，该模型的权重已开源发布(Apache 2.0)，允许研究人员、开发者和公司利用其能力，推动高效基础模型的边界。

城市级NeRF实景三维大模型，沉浸式体验。

书生·天际LandMark是一个基于NeRF技术的实景三维大模型，它实现了100平方公里的4K高清训练，具备实时渲染和自由编辑的能力。这项技术代表了城市级三维建模和渲染的新高度，具有极高的训练和渲染效率，为城市规划、建筑设计和虚拟现实等领域提供了强大的工具。

开源的RAG基础聊天工具，与文档对话。

kotaemon是一个开源的、基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型的工具，旨在通过聊天界面与用户文档进行交互。它支持多种语言模型API提供商和本地语言模型，提供了一个干净、可定制的用户界面，适用于终端用户进行文档问答以及开发者构建自己的RAG问答流程。

AI即时推理解决方案，速度领先世界。

Cerebras Inference是Cerebras公司推出的AI推理平台，提供20倍于GPU的速度和1/5的成本。它利用Cerebras的高性能计算技术，为大规模语言模型、高性能计算等提供快速、高效的推理服务。该平台支持多种AI模型，包括医疗、能源、政府和金融服务等行业应用，具有开放源代码的特性，允许用户训练自己的基础模型或微调开源模型。

基于flux-dev的Deforum实现

Deforum-x-flux是一个基于flux-dev的Deforum实现，由XLabs-AI开发。它是一个开源的图像生成模型，能够通过文本提示生成高度逼真的图像。该模型利用了最新的人工智能技术，具有生成高质量图像的能力，并且可以应用于多种场景，如艺术创作、游戏设计等。