全球最大的去中心化通用人工智能多模态数据集，旨在通过全球社区的力量，构建一个超越现有资源规模和多样性的数据集，推动AGI模型的发展
SuperAGI是一个开发者优先的开源自主人工智能代理框架，它旨在帮助开发者快速而可靠地构建、管理和运行有用的自主代理。该框架提供了丰富的工具和功能，使开发者能够充分发挥他们的创造力和想象力，以创建出高效、智能的代理系统。开发者可以利用SuperAGI的强大功能，自由地实现各种自主代理应用，从而满足不同领域的需求。SuperAGI框架的开源性质也使得开发者可以共享和交流他们的创意和经验，从而推动自主代理技术的发展和创新。总而言之，SuperAGI是一个支持开发者构建有用自主代理的开源框架，为他们提供了便捷、可靠和创新的工具和功能。
AGI Memory System 是一个复杂的数据库设计，旨在为人工通用智能 (AGI) 提供记忆管理。该系统实现了多种类型的记忆存储和检索机制，灵感来源于人类的认知架构，旨在提高记忆的效率和灵活性。
UseScraper Crawler是一个为AI应用设计的网页爬虫和抓取API。用户只需提供网站URL并选择期望的输出格式（Markdown或JSON），API将爬取网站，提取内容，并以请求的格式提供输出。
EgoExoLearn是一个数据集，旨在将自我中心与外部中心的视角结合，以解析现实世界中的程序活动。该项目关注程序活动的异步数据收集，提供丰富的场景和数据，以便更好地理解人类行为。
SuperClass是一个旨在提高视觉和语言预训练任务中分类准确性的项目，通过整合视觉和语言模态，优化预训练任务的性能。
Meta-Transformer是一个用于多模态学习的统一框架，能够处理各种模态如自然语言、2D图像、3D点云、音频、视频、时间序列和表格数据。它采用冻结的编码器进行多模态感知，并且可以在没有配对的多模态训练数据的情况下进行训练，同时可学习的数据预处理器能够处理每个输入模态，生成共享的嵌入表示。
