1.danielmiessler / Personal_AI_Infrastructure
简介:Agentic AI Infrastructure for magnifying HUMAN capabilities.
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2.cheahjs / free-llm-api-resources
简介:该GitHub仓库收集了免费的大型语言模型(LLM)API资源,旨在帮助开发者、研究人员和爱好者无需付费即可访问和使用各种LLM服务。资源列表包括多个提供免费API访问的平台,如OpenAI、Anthropic、Google等公司的模型,以及一些开源替代方案。每个条目通常包含API端点、访问限制、可用模型和认证方式等详细信息。仓库会定期更新,以反映最新的免费资源变化,并鼓励社区贡献新发现或修正信息。这为预算有限的用户提供了实验、学习和开发LLM应用的机会。
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3.ChromeDevTools / chrome-devtools-mcp
简介:Chrome DevTools MCP 是一个开源项目,旨在将 Chrome DevTools 协议(CDP)集成到模型上下文协议(MCP)生态系统中。它允许开发者通过 MCP 服务器与 Chrome DevTools 进行交互,从而为大型语言模型(LLM)提供访问和操作浏览器 DevTools 的能力。该项目提供了工具和库,使得开发者能够构建基于 MCP 的应用程序,实现自动化测试、网页调试、性能分析等功能。通过这种方式,开发者可以利用 LLM 的强大能力来简化和增强浏览器开发工作流程。
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4.HandsOnLLM / Hands-On-Large-Language-Models
简介:《动手学大语言模型》是一个开源项目,旨在提供实践性的大语言模型学习资源。项目包含教程、代码示例和工具,帮助开发者理解和应用大模型技术,涵盖从基础概念到实际部署的内容。它适合不同水平的学习者,通过动手实践促进对大模型工作原理和应用的掌握。
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5.SynkraAI / aios-core
简介:Synkra AIOS: AI-Orchestrated System for Full Stack Development - Core Framework v4.0
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6.THUDM / slime
简介:Slime 是清华大学知识工程实验室(KEG)开发的一个开源项目,旨在通过智能化的内存管理来优化大型语言模型(LLM)的推理效率。它通过分析模型的计算图和内存访问模式,自动规划最优的内存分配和释放策略,从而减少显存占用、降低内存碎片,并提升推理速度。该项目支持多种主流深度学习框架(如 PyTorch),适用于需要高效部署 LLM 的场景。
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7.patchy631 / ai-engineering-hub
简介:该仓库是一个AI工程化实践项目集合,旨在分享和整理AI工程化相关的技术、工具与最佳实践。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的工程实现,包括模型部署、性能优化、数据处理及自动化流程等。项目提供了代码示例、配置文件和文档,帮助开发者构建高效、可维护的AI系统。适合对AI应用开发和工程化感兴趣的开发者参考学习。
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8.DebugSwift / DebugSwift
简介:DebugSwift 是一个开源的 iOS 调试工具库,旨在帮助开发者在应用内进行高效的调试和性能分析。它提供了丰富的功能模块,包括视图层级检查、网络请求监控、沙盒文件浏览、用户偏好设置查看、设备信息展示以及性能指标(如内存、CPU、FPS)的实时监测。该工具无需连接电脑即可在设备上直接使用,方便在开发、测试甚至生产环境中快速定位问题。其代码开源在 GitHub 上,支持通过 CocoaPods 等包管理器集成到项目中。
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9.google-deepmind / superhuman
简介:DeepMind 开源了 Superhuman 项目,这是一个用于训练和评估人工智能在《星际争霸 II》中达到超人类水平的强化学习智能体的框架。该项目包含了训练模型、评估工具以及用于分析智能体性能的代码。Superhuman 智能体在《星际争霸 II》天梯排名中达到了宗师级别,展示了超越人类顶级玩家的能力。该开源项目旨在促进强化学习研究,特别是在复杂、多智能体环境中的进展。
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10.TelegramMessenger / MTProxy
简介:MTProxy是Telegram官方推出的轻量级代理工具,用于帮助用户绕过网络限制访问Telegram服务。它基于MTProto协议,支持快速部署和配置,提供简单的代理功能。用户可以通过GitHub获取源代码,并按照指南在服务器上搭建自己的代理服务器。该项目开源,允许社区贡献和改进,适合需要自定义代理解决方案的用户使用。
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