RVT-2官网 – 高精度机器人操作模型

Bito AI是一个为开发者设计的AI虚拟助手，旨在提升编码体验和工作效率。它可以与多种IDE集成，提供代码生成、单元测试创建、代码注释、代码性能改进以及新代码解释等功能。

FollowYourPose是由腾讯混元团队联合中山大学、香港科技大学推出的图生视频模型。该模型通过输入一张人物图片和一段动作视频，能够生成人物跟随动作的视频，视频长度可达10秒。项目基于Stable Diffusion模型，通过两阶段训练方案，利用图像-姿态对和无姿态视频数据集，生成可编辑和姿态可控的人物视频。项目代码和模型已公开，支持在本地和云端运行。

Tinyflow 是一个轻量级的 AI 智能体解决方案，旨在通过开发组件帮助传统应用转型为 AI 应用。它不是一个产品，而是一个开发组件，通过集成 Tinyflow，传统应用可以具备 AI 智能体的能力，快速实现 AI 转型。前端基于 Web Component 开发，支持与 React、Vuetify、Svelter 等框架集成；后端支持 Java、Nodejs、Python SDK。

Appy Pie 是一个基于AI的无代码应用开发平台，用户可以轻松创建应用程序和网站，无需编写代码。该平台适合各种用途，包括移动应用开发、应用设计、推送通知和应用内购买等，帮助用户实现创新和高效的数字解决方案。

用于标注语音数据集的实用脚本套件，旨在为基于语音的人工智能模型（如文本到语音引擎）开发过程中所需要的音频变换（或注释）提供简洁、干净的代码库

Sttabot Gamma Access是一个AI基础设施提供商，专注于将通用人工智能转化为实用解决方案，以提升客户体验。它提供无代码平台，帮助企业轻松开发推荐引擎、自动化客户支持聊天机器人、创建全新AI产品或部署自定义AI模型。

s1是一个通过精心挑选的微调样本进行训练的AI模型，使用不到50美元的训练成本。训练过程中，选择了1000个问题，并通过Gemini Thinking Experimental提取这些问题的推理轨迹和答案。实验表明，使用1K样本进行监督微调（SFT）在小型数据集上仅需在16个H100 GPU上进行26分钟的训练。训练后，使用预算强制策略来控制模型测试时的计算量，通过强制终止或延长模型的思考过程来优化生成结果。

SharpAPI是一个功能强大的AI驱动API，旨在为各行业的软件开发者提供自动化和工作流程优化的解决方案，支持电商、HR技术、旅游、内容管理等多个领域。通过REST API接口，开发者可以轻松集成SharpAPI，利用其丰富的功能加速开发过程，提高生产力。

Liquid AI是一家源自MIT CSAIL实验室的AI初创公司，专注于开发高效且通用的基础模型（LFMs）。其核心产品Liquid Foundation Models采用创新的液态神经网络架构，在性能、内存和推理效率方面表现优异，支持自然语言处理、音频分析、视频识别等多模态任务。2024年完成2.5亿美元A轮融资，估值达23亿美元。

Stable Fast 3D是由Stability AI推出的开源模型，专注于从单张图片快速生成高质量的3D网格模型。该模型在0.5秒内即可将图片转换为详细的3D资产，包括UV展开的网格、材质参数和减少光照烘焙的反照率颜色。Stable Fast 3D基于TripoSR，但引入了多项新技术，确保生成的网格无伪影，并且纹理和材质参数易于集成到游戏引擎中。

TaskFlowAI是一个轻量且灵活的框架，专为创建AI驱动的任务流程和多Agent工作流而设计。它为开发者提供了一种简化的方法来构建智能系统，支持数百种语言模型，涵盖OpenAI、Anthropic等，并提供了丰富的工具集，支持网络交互、文件操作和嵌入式生成。

llama-swap 是一个 HTTP 代理服务器，用于在需求时自动加载和切换模型。它支持动态切换 llama.cpp 或其他符合 OpenAI 兼容的后端服务器，如 vllm。该工具简化了模型调用流程，允许在请求中热切换模型，并且可以集成到现有应用程序中以增强模型调用能力。

LangUI是一个开源Tailwind库，提供免费组件，专为您的AI和GPT项目量身定制。它包含了一系列美观、响应式、可重用的组件，并支持深色/浅色模式。专注于构建下一个最佳项目，将UI设计交给LangUI。

API for Open LLMs 是一个为开源大语言模型提供统一后端接口的项目，支持多种开源大模型的调用，旨在简化与大语言模型的交互体验。通过提供类似于 OpenAI 的 API 使用方式，开发者能够更方便地集成和利用大语言模型的能力。

Byterat 是一个专注于电池研究与工程的全端云平台，利用机器学习预测电池性能，并帮助数字化转型电池实验室。它自动化数据清洗，实时同步实验室数据，缩短从数据到洞察的时间，揭示电池设计与性能之间的隐藏模式，帮助用户提前预测实验结果。同时，Byterat 提供每个电池测试的完整审计记录。