高性能大模型与多模态模型推理服务框架，通过优化注意力机制和调度策略提升吞吐与延迟表现，支持 Llama、DeepSeek、MoE 等主流模型部署。

让多模态大模型直接看屏幕、动鼠标键盘来操作电脑的框架，把自然语言指令变成实际的桌面自动化操作。

一套统一接口搞定 100+ 大语言模型和多模态模型的微调，支持 LoRA 等高效训练方式，省去为每个模型单独写训练脚本的麻烦。

用对比学习把图像和文本映射到同一嵌入空间，实现零样本图像分类和图文匹配，是跨模态检索与多模态模型的经典底座。

用 Playwright 加 AI 盯闲鱼，多任务实时或定时监控商品并做智能分析，配后台管理界面，帮你从海量二手商品里筛出想要的。

ERNIE 4.5 系列大模型与配套的工业级开发工具包 ERNIEKit，基于 PaddlePaddle，支持大语言模型和多模态模型的训练、微调与推理部署。

把 PDF、Word、PPT 解析成适合喂给大模型的格式，尽量不丢内容，省去自己清洗文档的麻烦。

面向全模态模型的高效推理框架，支持图像、视频、音频生成与多模态模型服务，基于 PyTorch 提供统一的推理与部署能力。

统一加载和运行文本、视觉、音频、多模态的预训练模型，覆盖推理与训练，省去为每个模型重写代码的麻烦。

用自然语言直接操控网页界面的 JavaScript 页面内 GUI 智能体，把浏览器自动化从写选择器变成说人话，适合做网页操作助手和自动化流程。

阿里云通义团队开源的多模态大模型系列，能同时理解图像和文本，用于视觉问答、图文推理等视觉语言任务。

用强化学习训练 Transformer 语言模型的全流程库，覆盖 SFT、奖励建模到 PPO/DPO 等 RLHF 算法，省去自己拼训练管线。

MiniCPM-V 是面壁智能开源的多模态视觉语言模型，能在手机、PC 等本地设备上完成看图、听音和对话交互，无需依赖云端。

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。

开源实现的 CLIP 多模态模型，提供图像-文本对比学习训练与预训练权重，支持零样本图像分类和跨模态检索。

用大模型把任意网页抓取并转成结构化数据，底层靠 Playwright/Puppeteer 驱动浏览器，适合做网页信息抽取和自动化采集。

在骁龙设备的 NPU、GPU 和 CPU 上本地跑大模型和多模态模型，几行代码就能接入，省去自己适配硬件的麻烦。

一行代码就能把 GPT 换成任意开源大模型，统一推理 API 支持云端、本地和笔记本部署，覆盖语言、语音和多模态模型。

让 Cursor、Claude Code 等 AI 编程助手通过 MCP 协议直接读写 Figma 设计稿，实现设计稿的自动读取与程序化修改。

一站式搞定 Qwen、Gemma 等开源大模型和多模态模型的微调（SFT/RL）、评测与部署，零代码也能上手。

微软开源的统一多模态模型，用流匹配做图像编辑与文生图，同时支持流式视频理解和 GUI 电脑操作 Agent。

用 PyTorch 复现 MetaAI 的 Transfusion：在同一多模态模型里同时预测下一个 token 和扩散生成图像，把语言建模与图像扩散统一到一个 Transformer 中。

一站式大模型训练框架，支持 600+ 纯文本大模型和 300+ 多模态大模型的 CPT、SFT、DPO、GRPO 等训练，可用 LoRA 等 PEFT 方式或全参数微调。

一个用人类反馈对齐任意模态大模型的开源训练框架，支持文本、视觉语言等多模态模型的 DPO 和 RLHF 微调。

基于飞桨的高性能推理部署工具包，专门用来把大语言模型和多模态模型跑起来、服务化，支持 ERNIE 系列和 OpenAI 兼容接口。

面向扩散模型和全模态模型的多模态强化学习训练框架，支持 GRPO、流匹配和 vLLM 推理，用来做图像生成与多模态模型的 RLHF 训练。

开源多模态训练框架，基于 Qwen3 等底座训练视觉语言模型，降低多模态模型训练门槛。

一站式微调多模态模型的工具，支持 PaliGemma 2、Florence-2、Qwen2.5-VL 等，覆盖图像描述、目标检测和视觉问答任务，省去手写训练脚本的麻烦。

给 Claude Code 装上视频理解能力：用 ffmpeg 抽帧、Whisper 转写音轨，再交给多模态模型分析画面与声音，让 Agent 能直接看懂视频内容。

给图像和视频的指定区域生成详细描述的多模态模型，支持局部定位的细粒度 captioning，适合需要精确区域理解与描述的场景。

统一多模态模型的强化学习训练框架，打通 SGLang、vLLM 推理后端，方便把多模态大模型跑通 RL 训练流程。

面向交互式超级智能系统的高性能推理服务运行时，支持语音识别、音频与音乐生成等多模态模型，并提供 OpenAI 兼容 API。

把 Hugging Face 的 Transformers、Diffusers 等模型接到 Intel 的 OpenVINO 等优化工具上，加速 CPU/GPU 推理，覆盖 LLM、语音识别、语音合成和多模态模型。

轻量级多模态模型库，能同时理解多语言文本和图像，速度比 OpenAI CLIP 和 LLaVA 快 5 倍，适合做图文检索和内容生成。

把 PDF、DOCX 等文档转成适合喂给大模型的 Markdown，还能理解图表和版面，本地跑多模态模型即可完成。

VisionZip 是 CVPR 2025 提出的视觉语言模型加速方案，通过压缩视觉 token 减少冗余计算，在保持多模态任务精度的同时显著提升推理效率。

统一多模态模型，把图文理解、文生图和图像编辑整合进同一套框架，省去为不同任务分别部署模型的麻烦。

RecA 用自监督学习让多模态模型在生成图像时借助自身的视觉理解能力，提升文生图和图像编辑的效果，可接入 ComfyUI 使用。

面向视觉语言模型的空间推理与视觉定位研究代码快照，探索用视觉基元辅助多模态模型理解空间关系。

Halo 是 White Circle 开源的大模型与多模态模型训练框架，支持分布式训练、LoRA 微调、MoE 和异步强化学习，方便搭建和扩展训练流程。