Mini-LLaVA开源项目 – 轻量级多模态大语言模型

PlotChat是一个可以通过上传带有图表和可视化数据的图像，与数据进行对话的工具。用户可以提出问题，PlotChat将根据图像生成数据表，并提供额外的解释。

Toolify.ai是一个利用ChatGPT技术，自动识别和分类收集到的网站是否为AI相关网站的工具，并提供每日自动更新功能。

加速科学研究的AI助手，提供对研究查询的有帮助回答，访问arXiv语料库获取最新科学见解，探索科学前沿

提供的智能问答、文件解析、内容创作辅助等功能，“腾讯元宝”同时支持混元和DeepSeek（深度求索）两大模型，打开腾讯元宝并进入对话界面，即可免费使用DeepSeek-R1满血版模型。

TanyaGPT是一款个人AI助手，用户可以通过Telegram、Instagram和WhatsApp等常用消息应用直接与其聊天。它提供多种帮助，包括对话、任务协助、图像分析和互联网搜索功能，无需下载额外应用。

TorchScale 包含我们在Transformers稳定性（DeepNet）、通用性（Magneto/Foundation Transformers）和效率性（X-MoE）的一系列研究的官方实现。我们希望通过基础本质的研究探索AI（尤其是大模型）的通用结构，并在NLP，CV，Speech和多模态等领域的任务和基础模型中广泛验证，欢迎大家使用、交流、合作开发。

这是一个双层递归卷积网络模型的参考实现，旨在提供灵活的应用支持和优化的性能。

提供了 ComfyUI 的 BiRefNet 插件，支持多种预训练模型的使用，包括通用、人像、图像分割等场景的模型，并且支持自动下载模型文件。

PyKEEN是一个用于训练和评估知识图谱嵌入（KGE）模型的Python库，支持多种SOTA算法，广泛应用于知识图谱补全、推荐系统和语义搜索等领域。它提供了丰富的API，支持大模型训练、评估和可视化，适用于学术研究和工业应用。

OpenBioMed是一个Python深度学习工具包，专注于AI驱动的生物医药研究。它提供了灵活的多模态数据处理API，涵盖分子、蛋白质、单细胞、自然语言和知识图谱等多种数据类型。OpenBioMed集成了20多种工具，支持从传统AI药物发现任务到新兴的多模态挑战的广泛应用。此外，它还提供了易于使用的接口，用于构建工作流和开发基于大语言模型（LLM）的智能代理，以解决复杂的生物医学研究任务。

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，能够为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）提供可靠的问答及有理有据的引用。它支持多模态文档解析和精准信息提取，特别在金融合同解析中表现优异。

Macaw-LLM是一项探索性的努力，它通过无缝地结合图像、视频、音频和文本数据，开创了多模态语言建模。

本项目提出了一种新型的无数据知识蒸馏（DFKD）方法，通过结合特征合成和空间一致性来提升合成数据的质量并增强学生模型的性能。该方法生成多样且信息丰富的特征来指导学生模型，并使用空间一致性损失来鼓励学生模型在合成数据上产生空间一致的预测。这种方法允许在没有原始训练数据的情况下有效地从教师模型向学生模型转移知识，解决了隐私或存储限制的问题。

Merlin是一种由和支持的新型MLLM，展示了增强的视觉理解、未来推理和多图像输入分析能力。研究人员提议将未来建模引入多模态LLM（MLLMs）中，以提高对基本原则和主体意图的理解。他们利用了现有学习范式启发的预见性预训练（FPT）和预见性指令调优（FIT）技术。

Libre Chat 是一个增强版的 ChatGPT，支持多种 AI 模型，包括 OpenAI、Assistants API、Azure、Groq、GPT-4 Vision、Mistral、Bing、Anthropic、OpenRouter、Google Gemini。它提供消息搜索、langchain、DALL-E-3 生成图像、ChatGPT 插件、OpenAI 函数等功能，具有安全的多用户系统，并且完全开源，支持自托管。

由字节跳动开发的先进的多模态大型模型，旨在处理涉及文本、图像和视频数据的各种任务，并在电商和短视频基准测试中取得了最佳结果

Azen是一个将多个强大的AI工具（如ChatGPT、DALL·E 2和ElevenLabs）整合到一个平台上的工具，用户可以免费使用这些工具，节省费用，同时享受所需的一切。