google/langfun

一个基于 PyGlove 的库,支持面向对象提示,使开发者能够将自然语言与结构化 Python 对象结合,从而获得更可预测的 LLM 输出。

lucasjinreal/alfred

一个全面的深度学习实用工具库和 CLI 工具,为计算机视觉和 3D 数据提供可视化、标注管理以及部署工具。

yoshoku/rumale

一个为 Ruby 提供广泛算法的机器学习库,接口与 Scikit-Learn 类似。

SciML/DiffEqFlux.jl

一个 Julia 包,将微分方程求解器集成到神经网络中,以实现物理信息驱动的科学机器学习模型。

facebookresearch/mobile-vision

一个包含 FBNet 和 ChamNet 等硬件感知高效 ConvNet 模型及工具的集合,旨在优化移动设备上的计算机视觉性能和延迟。

tensorflow/java

TensorFlow‑Java 提供可发布到 Maven 的 Java/JVM 绑定,包括低级 JNI 包装(`tensorflow‑core`)、高级神经网络 API(`tensorflow‑framework`)以及独立的 ndarray 库。支持 Linux(x86_64、arm64)和 macOS(Apple Silicon)二进制文件,可选 GPU 构建,并与标准 Java 构建工具集成。

XiandaGuo/OpenStereo

一个整合了17个数据集和多个最先进模型的深度估计综合基准与框架。

atomistic-machine-learning/schnetpack

使用原子级神经网络预测分子和材料量子化学性质的深度学习工具箱。

alvarobartt/hf-mem

hf-mem 是一个轻量级的 Python CLI(及库),用于估算运行任何使用 Safetensors 或 GGUF 权重的 Hugging Face 模型所需的 RAM。它仅通过 HTTP range 请求获取元数据,支持 Transformers、Diffusers、Sentence-Transformers,并可选择性地估算 KV-cache 内存和 MoE 分解。可以作为独立工具、Hugging Face CLI 扩展或 Agent 技能进行安装。

M507/RamiGPT

一个利用自主 LLM 驱动的 shell 循环来自动化提升权限至 root 访问的 AI 驱动的进攻性安全代理。

rstudio/keras3

一个 Keras 的 R 接口,使 R 用户能够使用高级神经网络 API 快速原型设计和训练深度学习模型。

curiosity-ai/catalyst

一个受 spaCy 启发的高性能 C# NLP 库,为 .NET 应用程序提供快速的标记化、实体识别和嵌入训练。

hollowstrawberry/kohya-colab

一套用于准备数据集和训练 Stable Diffusion LoRA 模型的 Google Colab 笔记本,支持 SDXL。

heurist-network/heurist-agent-framework

一个模块化 AI 代理框架,可创建具备专业 Web3 智能并集成 RAG 和思维链工作流的多平台代理。

dmlc/treelite

Treelite 是一个用于决策树森林的通用模型交换与序列化格式,让 C++ 应用程序能够在磁盘与网络中存储与交换模型。

elki-project/elki

一个专注于无监督聚类分析和异常检测研究的开源 Java 数据挖掘框架,具备高性能索引结构,适用于可扩展的基准测试。

DataBassGit/AgentForge

AgentForge 是一个低代码 Python 框架,用于构建、测试和迭代 AI 驱动的自主代理。它使用声明式 YAML 文件(Cogs)来组合代理、附加可选记忆,并协调多代理工作流,同时支持 OpenAI、Gemini、Claude 以及通过 Ollama/LMStudio 的本地模型。

CodeBendKit/codeseek

结合 AST 基础调用图分析与混合语义搜索的代码智能 CLI 工具,帮助开发者和 AI 代理导航大型代码库。

ls1intum/Artemis

一个为大学提供可扩展的个性化反馈、自动评估以及可选 LLM 驱动辅导的开源平台。

JoHof/lungmask

一套用于CT扫描中自动肺分割的训练好的U-net模型,能够处理严重病理并实现肺叶特异性掩码。

VinAIResearch/PhoBERT

PhoBERT 基于 RoBERTa 架构,为越南语提供最先进的预训练语言模型,显著提升各类越南语 NLP 任务的性能。

astroautomata/SymbolicRegression.jl

一个 Julia 库,用于符号回归,搜索可读的数学表达式以拟合数据集,优化准确性和复杂度之间的权衡。

go-kratos/blades

Go语言的多模态AI代理框架,支持可插拔模型、工具和记忆功能,帮助开发者构建复杂的AI工作流。

deel-ai/xplique

一个用于可解释人工智能(XAI)的 Python 工具包,提供属性归因、特征可视化和概念提取工具,帮助用户理解复杂的神经网络模型。

fishaudio/fish-diffusion

支持多说话人训练和高效硬件利用的基于扩散模型的文本转语音(TTS)、歌声合成(SVS)和歌声转换(SVC)训练框架。

RichmondAlake/memorizz

一个用于构建记忆优先的 AI 代理的 Python 框架,这些代理使用持久的情景记忆、语义记忆和程序记忆来回忆经验并随时间学习新技能。

mistralai/client-python

Mistral AI 的云 API(聊天、嵌入、音频、文件、代理等)官方 Python SDK。通过 pip/uv/poetry 安装,设置 `MISTRAL_API_KEY`,即可同步或使用 `asyncio` 调用 `client.chat.complete(...)`。包含 Azure 和 GCP 封装,支持流式传输、分页、重试等。

JuliaPOMDP/POMDPs.jl

一个用于定义和求解马尔可夫决策过程(MDPs)和部分可观测马尔可夫决策过程(POMDPs)的核心 Julia 接口,用于处理不确定性下的决策问题。

TAG-Research/TAG-Bench

Table-Augmented Generation (TAG) 的基准,一种用于回答数据库上自然语言问题的范式,需要世界知识或语义推理。

TechStark/opencv-js

一个将 OpenCV 计算机视觉库带入 Node.js 和 Web 浏览器的 NPM 包,使 JavaScript 能够执行实时人脸检测等任务。

fangvv/UAV-DDPG

使用DDPG的强化学习框架,通过优化飞行路径和任务卸载,最小化UAV辅助移动边缘计算中的处理延迟。

google/pyglove

一个用于 Python 的符号编程库,可实现对 Python 程序的操纵和自动搜索,常用于 AutoML 和进化计算。

infinilabs/coco-app

一个将 Google Workspace、Dropbox 和 GitHub 等应用的企业数据整合到单一界面的统一搜索与 AI 聊天平台。

StevenStavrakis/obsidian-mcp

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地服务器,允许 AI 助手通过直接与 Markdown 文件交互,安全地读取和修改 Obsidian 仓库。

nuclia/nucliadb

NucliaDB 是一个结合向量、全文和图索引的混合 AI 搜索数据库,用于存储和搜索非结构化数据。

StatMixedML/XGBoostLSS

XGBoost 的一个扩展,通过预测目标变量的完整条件分布而非单一点估计,实现概率建模。

EleutherAI/sparsify

一个轻量级库,用于在 HuggingFace 语言模型激活上训练和加载 k-稀疏自编码器(SAE)和转码器,以促进机制可解释性研究。

HKUSTDial/flash-sparse-attention

一种将 Flash Attention 的内存效率与稀疏计算相结合的高性能可训练稀疏注意力实现,用于处理 Transformer 模型中的极长序列。

claw-eval/claw-eval

一个包含300个经人工验证任务、并采用严格Pass^3指标以确保模型性能一致性的自主代理可信评估框架。

nextcloud/recognize

一个使用本地 AI 模型自动对照片、视频和音乐进行分类的 Nextcloud 智能媒体标签应用

MarioSieg/magnetron

一个基于 C 语言的紧凑型机器学习运行时,配备 Python API,可对张量执行和内存进行完全控制,适用于研究和低层级优化。

triton-inference-server/client

用于 C++、Python 和 Java 的客户端库和示例,简化与 Triton Inference Server 的模型推理和服务器管理通信。

databricks/mlops-stacks

一个用于 Databricks ML 项目的可定制的生产就绪模板,提供预配置的 CI/CD、代码化资源管理和标准化的项目结构。

FilippoAiraldi/mpc-reinforcement-learning

一个使用模型预测控制(MPC)作为函数近似来训练基于模型的强化学习(RL)智能体的库。

oarriaga/paz

用于自主系统的分层感知库,提供使用 TensorFlow 和 Keras 构建计算机视觉流水线的模块化 API。

tensorflow/tcav

一种使用高层人类概念而非单个输入特征来解释神经网络预测的模型可解释性方法。

JuliaReinforcementLearning/ReinforcementLearning.jl

一个面向强化学习研究的全面 Julia 包,提供可扩展的组件,用于实现、基准测试和复现 RL 算法。

EXboys/evotown

一个面向企业级 AI 代理的私有控制平面,统一管理跨不同本地代理运行时的模型路由、技能分发与知识管理。