面向中文用户的 Linux 环境大模型实战教程，手把手教你在本地微调（全参数/LoRA）和部署国内外开源 LLM 与多模态模型。
持续更新的中文大模型能力评测榜单，已收录374个商用与开源模型，并提供超200万条缺陷库，方便研究者横向对比模型表现、定位问题并改进。
用大语言模型把编译后的二进制代码还原成可读源码，为逆向工程提供自动化反编译能力。
从 LLM 基础讲到用 LLMOps 最佳实践把 RAG 应用部署到 AWS 的实战手册，覆盖微调、评估与 ML 系统设计。
在终端里跑 AI 结对编程，让大模型直接读写本地代码库、自动改文件并提交 git，省去在编辑器和聊天窗口间来回粘贴。
面向 JVM 的 Java LLM 应用开发库，统一封装主流大模型与向量库接口，让工具调用、Agent 和 RAG 在 Spring Boot、Quarkus 等企业框架里快速落地。
在终端里直接调用 GPT、Llama、Ollama 等大模型，用自然语言生成并执行 shell 命令，省去查手册和拼参数的时间。
把整个代码仓库打包成单个 AI 友好文件，方便直接喂给 ChatGPT、Claude 等大模型做代码理解与分析。
面向 AI 应用的文档处理与 RAG 框架，把私有数据接入大模型，支持构建检索增强、智能体和多智能体应用。
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。
Model Context Protocol 官方 TypeScript SDK，用来快速搭建 MCP 服务端和客户端，让大模型应用以统一协议接入外部工具与数据源。
给编码 Agent 用的代理和技能，让模型用「原始人式」极简表达回答，砍掉约 65% 的 token 消耗。
可视化搭建 Agentic 工作流和 RAG 流水线，支持多种大模型与工具，可云端或私有化部署，帮团队从原型直接走到生产。
一个能自主写代码、改 bug、跑命令的 AI 开发代理，把大模型接入真实开发环境，让编码任务从对话直接落到执行。
把 GitHub issue 直接丢给大模型，自动定位代码并生成修复补丁，还能用于安全攻防和竞赛编程。
把 PDF、DOCX、HTML 等文档解析成结构化 Markdown 或 JSON，方便喂给大模型和 RAG 流程。
云原生一站式机器学习与大模型平台，覆盖 Notebook 开发、拖拉拽 Pipeline 编排、分布式训练、超参搜索、推理服务和 SFT/强化学习微调，支持国产算力生态。
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。
在 PaLM 架构上实现 RLHF 人类反馈强化学习，复现 ChatGPT 式训练流程，适合研究大模型对齐与强化学习微调。
Model Context Protocol 官方 Python SDK，用来快速搭建 MCP 服务端和客户端，让大模型应用以统一协议接入外部工具与数据源。
给 Paperless-ngx 文档库接上大模型，自动分析文档内容并打标签，支持 OpenAI、Ollama、DeepSeek-r1、Azure 等兼容接口。
Google 开源的智能体应用开发框架，支持 JavaScript、Go、Dart 和 Python，内置 LLM 调用、多模态、RAG 与向量检索能力，帮开发者快速搭建生产级 AI 应用。
把普通 PC、Mac 或 Linux 机器变成私有 AI 服务器，集成 llama.cpp、ComfyUI、Open WebUI、n8n 等组件，方便本地跑大模型、RAG 和 Agent 工作流。
支持中英日韩法西六种语言的高质量语音合成库，适合需要多语种 TTS 能力的应用直接集成。
macOS 上的翻译和 OCR 工具，支持划词翻译、截图取字，并接入 ChatGPT、DeepSeek、Gemini 等多种大模型翻译服务。
开源 AI 工程平台，覆盖智能体、大模型和传统机器学习，帮团队调试、评估、监控和优化生产级 AI 应用，同时控制成本并管理模型与数据访问权限。
在个人设备上本地跑 RAG 的向量索引库，用图结构剪枝把索引体积压掉 97%，兼顾检索速度和准确率，数据不出本机。
给 LLM 加一层语义缓存，相似问题直接命中缓存结果，省下重复调用 API 的钱和时间，已集成 LangChain 和 llama_index。
用 8 个专家 Agent 组成一个统一的虚拟高管团队，对外呈现一致的高管人格，基于 FastAPI 和 Next.js 搭建，适合做多智能体协作与 RAG 决策辅助。
一份持续更新的异常检测资源大全，汇总书籍、论文、视频和工具箱，覆盖传统方法与最新的 LLM、VLM 工作，适合快速入门和跟进前沿。
把数据库和 AI 模型直接打通的全栈框架，让你在 MongoDB 等数据源上直接做推理、训练和部署自定义 AI 应用与智能体。
基于 OpenSPG 引擎和大模型构建的逻辑推理与检索框架，用逻辑形式引导专业领域知识库做事实问答，解决传统 RAG 向量相似度检索在多跳推理上不可靠的问题。
一个支持 HTTP/1.1、HTTP/2、gRPC、WebSocket、TCP 的 mock 服务器和代理，能模拟 API、检查修改实时流量并注入故障，适合联调和混沌测试。