801

pyro:一個基於 PyTorch 的可擴展深度概率編程庫

一個基於 PyTorch 的深度概率編程庫,允許使用者為大型資料集建立與擴展通用的概率模型。

802

sonnet:一個可組合的神經網路抽象庫,適用於 TensorFlow 2

DeepMind 所開發的 TensorFlow 2 函式庫,提供簡單且可組合的抽象,用於機器學習研究中的神經網路構建。

803

cleanrl:一套高品質、單檔案的深度強化學習實作,適用於研究與原型開發

一套深度強化學習函式庫,提供單檔案、透明的熱門演算法實作,簡化研究、除錯與原型開發。

804

autogluon:一個自動化機器學習庫,用於跨多種資料模態的高精度預測建模

由 AWS AI 提供的自動化機器學習庫,讓使用者能以最少的程式碼訓練與部署高精度的表格、影像、文字與時間序列資料模型。

805

server: 一個簡化跨多種框架與硬體平台 AI 模型部署的開源推論伺服器

一款開源的推論服務軟體,可簡化來自多種框架的 AI 模型在雲端、資料中心和邊緣裝置上的部署。

806

amazon-sagemaker-examples:官方範例筆記本與精簡的 Python SDK,用於在 AWS 上管理端到端機器學習生命週期

官方範例筆記本與 SageMaker-Core SDK 的集合,協助開發者在 Amazon SageMaker 上建置、訓練與部署機器學習模型。

807

wandb:一個全面的機器學習管線實驗追蹤與可視化平台

一個機器學習實驗追蹤與可視化平台,協助開發者在整個 ML 管線中監控超參數與指標。

808

kornia: 一個為 PyTorch 提供超過 500 種可微分圖像處理與幾何視覺算子的可微分電腦視覺函式庫

一個為 PyTorch 提供豐富圖像處理與幾何視覺演算法,用於 AI 工作流的可微分電腦視覺函式庫。

809

pytorch-grad-cam: 一個用於解釋電腦視覺模型預測的像素歸因方法完整集合

一個 PyTorch 函式庫,提供了一套完整的類別激活圖(Class Activation Map, CAM)方法,用於視覺化地解釋與診斷電腦視覺模型的預測。

810

tvm: an open machine learning compilation framework for universal model deployment and joint optimization

Apache TVM 是一个开源机器学习编译框架,通过 Python-first 方法优化并将模型部署为最小可部署模块。

811

fg-data-profiling: 一款用於全面數據集分析與品質警示的一行式探索性數據分析工具

一款用於 pandas 和 Spark DataFrames 的一行式探索性數據分析 (EDA) 工具,可生成全面的分析報告,並識別數據品質問題與模式。

812

dlib:一個現代化的 C++ 與 Python 工具組,用於實作機器學習演算法

一個現代化的 C++ 工具組,內含機器學習演算法與工具,用於建立複雜軟體以解決現實世界的問題。

813

burn: 一個用於跨多元硬體進行無縫訓練與推論的統一 Rust 深度學習框架

Burn 是一個使用 Rust 編寫的統一張量庫與深度學習框架,允許在不同硬體上使用相同的程式碼進行訓練與推論。

814

tfjs:一個硬體加速的 JavaScript 函式庫,用於在瀏覽器與 Node.js 中訓練與部署機器學習模型

一個硬體加速的 JavaScript 函式庫,用於在瀏覽器與 Node.js 中訓練與部署機器學習模型。

815

ml-agents: 在 Unity 遊戲與模擬中訓練智慧代理人的工具包

一個利用強化學習與模仿學習,將 Unity 遊戲與模擬轉化為訓練智慧代理人環境的工具包。

816

recommenders: 一個用於原型設計與部署經典及尖端推薦系統的全面框架

一個用於構建推薦系統的範例與最佳實踐的全面函式庫,為原型設計與生產提供廣泛的經典及深度學習演算法。

817

deepface: 一個封裝多個尖端模型的混合人臉識別與屬性分析框架

一個輕量級的 Python 框架,用於人臉識別與人臉屬性分析,將多個尖端模型封裝成單一且易於使用的 API。

818

Paddle: 一個具備統一訓練與推理及自動並行能力的工業級深度學習平台

一個提供統一訓練與推理框架、自動並行能力,並支援科學計算的工業級深度學習平台。

819

shap: 一個用於解釋任何機器學習模型預測結果的博弈論框架

一個透過使用 Shapley values 將信用歸因於輸入特徵,進而解釋任何機器學習模型輸出的博弈論框架。

820

fastai:一個在高層次生產力與低層次研究彈性之間取得平衡的深度學習函式庫

一個基於 PyTorch 的深度學習函式庫,提供高層次元件以提升快速生產力,同時提供低層次元件以確保研究彈性。

821

pytorch-lightning: 一個自動化 PyTorch 工程以將模型訓練從 CPU 擴展到多節點 GPU 的深度學習框架

一個抽象掉 PyTorch 工程樣板代碼的深度學習框架,使研究人員能夠在各種硬體上大規模地預訓練和微調 AI 模型。

822

netron: 卷積神經網路與機器學習模型架構的視覺化檢視器

一個用於神經網路與深度學習模型的視覺化工具,支援包括 ONNX、TensorFlow 與 PyTorch 在內的各種模型格式。

823

spaCy: 用於進階文本處理與生產就緒模型訓練的工業級 NLP 函式庫

一個用於 Python 和 Cython 的工業級 NLP 函式庫,為 70 多種語言的進階文本處理提供預訓練管線和神經網路模型。

824

mediapipe:一個跨平台框架,用於部署可自訂的裝置端機器學習管線

一個開源框架,用於在行動、網頁、桌面與 IoT 裝置上構建與部署可自訂的裝置端機器學習管線。

825

gradio: 一個用於快速建立與分享機器學習 Web Demo,且無需前端程式碼的 Python 框架

一個開源的 Python 函式庫,用於快速建立與分享機器學習模型和 API 的網頁應用程式,且無需前端開發經驗。

826

supervision:一個模型無關的電腦視覺工具套件,用於資料處理與視覺化

一套完整的電腦視覺工具套件,提供模型無關的資料載入、視覺化與資料集管理建構模組。

827

qlib:一個以 AI 為導向的量化投資平台,涵蓋從 Alpha 探索到下單執行的完整流程

一個以 AI 為導向的量化投資平台,提供完整的 ML 流程,涵蓋資料處理、模型訓練與回測,以打造 AI 驅動的交易策略。

828

faceswap: 一個用於在圖片和影片中識別與更換臉部的深度學習工具

一個透過「提取-訓練-轉換」流程,在圖片和影片中識別與更換臉部的深度學習工具。

829

tensorflow: 一個用於機器學習研究與應用部署的端到端開源平台

一個用於機器學習的端到端開源平台,為構建與部署機器學習驅動的應用程式提供靈活的工具與函式庫生態系統。

830

onecli:一個安全的憑證注入閘道,防止 AI 代理存取原始 API 金鑰

一個開源閘道,安全地將 API 憑證注入 AI 代理的請求中,確保代理永遠不會看到真實的祕密金鑰。

831

brightdata-mcp:提供 AI 助手不受阻礙的即時網路搜尋與結構化資料擷取的 MCP 伺服器

一個 MCP 伺服器,為 AI 助手提供即時、無阻礙的網路存取與結構化資料擷取,避免回應過時或被機器人防護阻擋。

832

vibe-coding-prompt-template:透過提示模板與代理人驅動開發的結構化 AI 工作流程,快速交付 MVP

一套結構化的 AI 工作流程與提示模板系統,指引使用者從最初的概念研究一路到交付 MVP,全部由 AI 程式編寫代理人完成。

833

xalpha:基金投資管理工具,用於投資組合分析與即時淨值預測

一套基金投資管理函式庫,提供資料取得、投資組合分析與基金與股票的淨值預測功能。

834

pentestagent:具備多代理協調與 MCP 整合的自主 AI 滲透測試框架

一個以 AI 為核心的滲透測試框架,透過自主代理、專業工具與結構化攻擊劇本,自動化安全評估。

835

danghuangshang:一個將 AI 代理人組織成結構化朝廷或企業層級的階層式多代理協作系統

基於 OpenClaw 框架的多代理協作系統,將 AI 代理人組織成階層式政府或企業結構,以實現高效的任務委派與執行。

836

open-terminal:一個自我託管、API 驅動的終端,供 AI 代理在沙盒或裸機環境中執行程式碼與管理檔案

一個輕量級、自我託管的終端,為 AI 代理與自動化工具提供專屬、可透過 API 存取的環境,以執行指令與管理檔案。

837

datachain:將非結構化資料轉換為具版本化、類型化資料集的雲端儲存上下文層

一個 Python 函式庫,將雲端儲存中的非結構化檔案轉換為具版本化、類型化的資料集,並能在倉儲速度下查詢,且無需搬移資料。

838

serenity-skill:一個供應鏈研究代理技能,用於在科技趨勢中識別高價值投資目標

一個 AI 代理技能,實作供應鏈研究方法,協助投資者透過找出科技趨勢中的關鍵瓶頸,識別高價值的股票與基金。

839

ralph-orchestrator:基於帽子機制的自主 AI 代理迭代與任務完成編排框架

基於帽子機制的編排框架,讓 AI 代理持續迭代與驗證,直至軟體任務完整完成。

840

ai-crawler-py:一個低程式碼的 AI 網路爬蟲,使用自然語言提示與自動化 Schema 來擷取結構化資料

一個使用自然語言提示來發現相關頁面並從網站擷取結構化 JSON 或 Markdown 資料的 AI 驅動網路爬蟲。

841

TuriX-CUA:一個可在任何應用程式上自動執行桌面 GUI 操作、且不需特定 API 的電腦使用代理人

一個開源的電腦使用代理人,能在任何應用程式上自動執行桌面 GUI 操作,且不需特定 API。

842

skills:一個為 AI 代理設計的瀏覽器自動化 CLI,具備防機器人繞過與人機協作交接功能

一個為 AI 代理設計的瀏覽器自動化 CLI,能繞過防機器人牆,並提供節省 token、索引化的互動方式,讓網頁導航更簡易。

843

abtop:一個用於追蹤多個 AI 程式碼代理會話之代幣使用量與資源消耗的 TUI 監控儀表板

一個用於 AI 程式碼代理的 TUI 監控儀表板,可在多個活躍會話中追蹤代幣使用量、上下文窗口與速率限制。

844

qiushi-skill:一套以方法論驅動的 AI 代理人技能,提升策略推理與問題解決能力

一套基於辯證唯物主義與實踐哲學的 AI 代理人技能集合,提供結構化方法論,提升代理人的推理與問題解決能力。

845

loop-engineering:設計協調 AI 程式編寫代理的自動化控制系統框架

一套設計協調 AI 程式編寫代理的自動化控制系統的框架與工具組,將手動提示取代為遞迴、目標導向的迴圈。

846

opencode.nvim:一個將 OpenCode AI 整合至 Neovim 的插件,提供具情境感知的配對與並排編輯審查功能

一個將 OpenCode AI 整合至 Neovim 的插件,直接在編輯器內提供具情境感知的 AI 配對與程式碼編輯功能。

847

all-agentic-architectures:一套包含 35 種生產等級代理式 AI 模式的函式庫,提供統一 API 與比較基準

一個 Python 函式庫與可執行教科書,提供 35 種生產等級的代理式 AI 模式,具統一 API 與多供應商支援。

848

OB1:一個統一的持久記憶層與開放協議,用於在多個 AI 工具之間共享上下文

一個基礎設施層,提供具向量搜尋的統一持久記憶資料庫,讓多個 AI 工具與代理共享單一且一致的使用者上下文。

849

openclaw-mission-control:一個用於管理 AI 代理編排與批准的集中式運營與治理平台

一個為 OpenClaw 提供集中式運營與治理的平台,提供統一的可見性、批准控制與 AI 代理在組織間的編排。

850

memgraph:提供原子化 GraphRAG 與即時連結上下文的記憶體圖形資料庫

一款高效能、記憶體內部運作的圖形資料庫,提供即時連結上下文,適用於 GraphRAG、AI 記憶體系統與代理工作流。