把 DeepSeek、Llama 等开源大模型一键部署成兼容 OpenAI 的 API 服务，省去自己搭推理后端的麻烦。
通用大模型部署引擎，借助机器学习编译技术把 LLM 高效跑在各种硬件上，从手机到服务器都能用。
自托管的大模型对话界面，兼容 Ollama、OpenAI API 等后端，内置 RAG 与 MCP 支持，让团队快速搭建私有 AI 聊天入口。
面向重度用户的大语言模型聊天前端，支持接入多种模型接口，提供角色卡、提示词管理和对话历史等进阶功能，适合深度定制 AI 角色扮演与对话体验。
一套生成式 UI 的开放标准，让大模型和 Agent 直接输出可交互的界面组件，而不是纯文本回复。
在浏览器里直接跑 Hugging Face 的 Transformer 模型，不用后端服务器，前端就能做文本、视觉等机器学习推理。
给 ChatGPT 及 Llama、Claude、Gemini 等大模型套上清爽的网页界面，支持智能体、文件问答、联网搜索和模型微调，开箱即用。
企业级 AI 低代码平台，权限、多租户、工作流、报表、大屏、AI 知识库等通用能力开箱即用，AI 只需生成业务差异部分，一句话即可生成完整系统。
基于大模型的知识库问答平台，开箱即用数据处理、RAG 检索和可视化 AI 工作流编排，无需复杂配置即可搭建复杂问答系统。
用大模型加 RAG 把自然语言问题直接转成 SQL，做对话式数据分析，让不会写 SQL 的人也能查库出报表。
用 LLM 从非结构化文本中抽取结构化信息，并给出精确的原文出处定位和交互式可视化，方便核对抽取结果。
在任意网址前加上 https://r.jina.ai/ 前缀，就能把网页转成适合大模型读取的干净文本，省去自己写爬虫和清洗正文的麻烦。
开源的 RAG 文档问答工具，上传文档后即可用大模型对话检索，快速搭建私有知识库问答。
在 LLaMA/Alpaca 基础上扩充中文词表并做中文增量预训练，提供可本地 CPU/GPU 部署的中文大模型及 LoRA 微调、量化方案。
LMDeploy 是面向大模型的高效推理与服务工具包，支持模型压缩、部署和在线服务，内置 TurboMind 推理引擎和 CUDA 算子，可加速 Llama、InternLM 等模型的推理。
基于 Langchain 和 ChatGLM、Qwen、Llama 等本地大模型搭建的知识库问答应用，支持 RAG 检索增强与 Agent 能力，可离线部署私有文档问答系统。
给大模型智能体加上持久记忆和状态管理，让 Agent 能跨会话记住信息、持续学习并自我改进。
基于大模型和 RAG 的 AI 问答搜索引擎，接入 SearXNG 检索后生成带引用的答案，适合自建类似 Perplexica 的智能搜索服务。
用 Python 快速搭建 MCP 服务器和客户端的框架，让大模型和 Agent 能方便地接入外部工具与数据源。
一款 iOS/macOS 原生应用，通过 Ollama 连接本地自托管的大语言模型（Llama2、Mistral、Vicuna 等）进行对话，让私有模型在苹果设备上开箱即用。
用 ML、LLM 和视觉大模型从文档、表单、发票等非结构化数据里抽取结构化字段，并支持指令调用和智能体工作流。
把 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等 20 多种命令行 AI 代理统一到一个可长期在线的协作界面里，支持自定义助手并组队干活。
轻量级开源个人 AI 助手，支持本地 LLM、MCP 协议和多智能体协作，可接入 Discord 等聊天平台做日常自动化。
开箱即用的开源 AI 对话平台，支持接入任意 LLM，内置 RAG 与企业级搜索，适合团队自建带知识库的聊天助手。
在 Jupyter 里交互式可视化 BERT、GPT-2、RoBERTa 等 Transformer 模型的注意力权重，帮助理解模型内部机制。
冰霜之地的技术博客合集，深入拆解 Go、HTTP/2、密码学、算法与机器学习等源码，适合想系统啃底层实现和系统设计的工程师。
基于 kohya-ss 训练器的 LoRA 与 Dreambooth 微调脚本，带图形界面，让扩散模型训练不用敲命令行。