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RivetAI是一个旨在简化影视行业前期制作流程的AI驱动平台，提供自动化剧本分解、日程安排和预算估算，帮助编剧、制作人和导演高效创造高质量内容。

SmilingRobo是一个致力于推进和 democratize 机器人技术的开源项目，旨在让更多人能够轻松接触和使用机器人。通过开放的资源和社区支持，SmilingRobo希望降低机器人技术的门槛，激发创造力和创新，促进不同领域的应用。

PaLM 2（Pathways Language Model 2）是谷歌于2023年9月发布的先进语言模型，专注于提升多语言处理、逻辑推理和编程能力。 支持超过100种语言，擅长生成多种编程语言代码，并通过高级语言考试达到“精通”水平。模型提供四种尺寸（Gecko/Otter/Bison/Unicorn）， 适用于从移动端到企业级的多样化场景，驱动包括Bard、Workspace、Med-PaLM 2等25+谷歌产品。训练数据涵盖网页、书籍、代码等多元内容， 虽存在未公开细节的数据污染报告，但在多语言和推理任务中表现卓越。

大规模机器学习是一个网站，提供来自顶尖科技公司的机器学习系统的见解，涵盖分布式训练、特征存储、设备模型部署、对抗样本的稳健性、行业角色等主题。

AG2（前身为AutoGen）是一个为智能体AI设计的编程框架，帮助多个智能体协作以解决问题。

rLLM是Agentica项目团队开发的开源框架，旨在为大语言模型(LLM)提供完整的强化学习(RL)解决方案。 该项目通过开源训练脚本、模型参数、数据集和评估日志，实现了对DeepSeek R1和OpenAI O1/O3等先进模型的复现。 核心创新包括支持32K-64K长上下文训练、异步流水线优化技术(verl-pipe)，以及发布DeepCoder-14B/1.5B等高性能代码生成模型和DeepScaleR数学推理模型。 项目由伯克利Sky Computing实验室和BAIR研究院支持，与Together AI合作开发。

minRAG是一个从零开始的检索增强生成（RAG）系统，追求极简和强大，代码量控制在10,000行以内，无需安装，双击即可启动。它支持多个AI平台，如OpenAI、Gitee AI、百度千帆、腾讯云LKE、阿里云百炼、字节火山引擎等，通过结合语言模型和信息检索技术，提高文本生成的质量和准确性。

MindNet是一个专为思维网络任务设计的开源框架，旨在为开发者提供构建智能关系模型的工具。它支持复杂思维结构的分析与生成，优化知识表示效率，适用于多种思维网络任务。

SocialGym 2 是一个基于 ROS 和 OpenAI gym 的轻量级多机器人社交导航模拟器和基准测试工具。它提供了一个高效的模拟环境，支持多机器人社交导航任务的开发和测试。通过集成 ROS 和 OpenAI gym，用户可以方便地进行强化学习任务的训练和社交导航算法的基准测试。该项目适用于机器人技术和人工智能领域的研究、开发和教育。

AlphaZero是由Google DeepMind于2017年开发的AI模型，通过强化学习从零开始掌握国际象棋、日本将棋和围棋，无需人类数据，仅通过自我博弈在数小时至数日内超越当时顶尖下棋引擎。它从随机玩法开始，仅需基本游戏规则即可成为历史上最强的玩家。

Copilot More以每月10美元的价格提供强大的GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet模型API接口，帮助开发者在各种编程工具中实现智能代码生成和优化，从而提升编程效率和代码质量。

AgentVerse 是由清华大学、北邮等高校研究团队发布的一套AI多智能体协作模拟框架，旨在简化构建自定义多智能体环境的过程。它支持多种社会实验场景的模拟，包括NLP课堂、囚徒困境、软件设计、数据库诊断等。AgentVerse 提供基本构建块和功能模块接口，支持环境定制化，并集成了多种大型语言模型。该框架还提供可视化界面，用于监控智能体的行为和性能，帮助用户快速搭建交互环境，解决复杂问题，并探索群体涌现行为。

MNN LLM App 是专为 Android 设备优化的多模态语言模型应用，支持文本/图像/音频处理任务，强调设备端运行以保护隐私。通过 CPU 推理优化，其预填充和解码速度显著超越同类工具（如 llama.cpp），兼容 Qwen、Gemma 等主流模型，适合在移动端高效执行复杂 AI 任务。

拓扑机器学习教程：面向从业者的拓扑方法，利用代数拓扑技术分析复杂数据结构，捕捉传统机器学习方法可能无法捕捉的特征

ScrapeGraphAI是一个由人工智能驱动的网页抓取API，能够通过简单的提示将网站转换为结构化的JSON格式。它适用于大规模数据提取，并可与AI框架集成，广泛应用于企业数据分析、市场研究等领域。