从零用 PyTorch 一步步实现类 ChatGPT 大语言模型，覆盖注意力机制、预训练、指令微调全流程，适合边跑代码边理解 LLM 内部原理。

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。

用大语言模型驱动的 Python 爬虫，只需描述想抓什么，就能自动完成网页抓取和结构化数据提取，省去手写解析规则。

把大语言模型和 Hugging Face 上的各类模型连起来，让 LLM 自动挑选、调用合适的模型完成多模态任务，相当于给模型加了个调度中枢。

提供 20 多个高性能大语言模型的训练配方，覆盖预训练、微调和规模化部署全流程，适合想快速上手 LLM 训练与推理的开发者。

基于大语言模型的 QQ 聊天机器人，主打拟人化对话风格，追求温暖真实的互动体验而非效率，适合搭建有情感陪伴感的群聊助手。

在 Apple Silicon 上通过 MLX 框架运行大语言模型，支持加载、推理和微调，让 Mac 本地跑 LLM 更省心。

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。

面向大语言模型的高吞吐、低显存推理与服务引擎，通过 PagedAttention 等优化显著提升并发吞吐并降低显存占用，适合部署在线推理服务。

社区共建的提示词分享与发现平台，可自托管部署，让团队在完全私密的环境里收集和管理 ChatGPT、Claude、Gemini 等模型的提示词。

无需写代码就能微调大语言模型的可视化界面，从数据准备到训练评估一站式完成，适合不想碰命令行直接调模型的团队。

帮你把随手写的提示词改写成结构清晰、效果更好的版本，还能对比测试不同提示词的效果，适合经常和 LLM 打交道的人。

NVIDIA 的大规模 Transformer 训练框架，支持张量并行、流水线并行等模型并行策略，用来在成百上千张 GPU 上高效预训练大语言模型。

用于评测大语言模型及 LLM 系统的框架，同时提供开源基准测试注册表，方便对比不同模型和系统的表现。

O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方配套代码，用 Jupyter Notebook 带你动手跑通大模型的分词、嵌入、提示工程、微调与 RAG 等核心环节。

开源金融大语言模型，提供训练好的模型和微调流程，用于金融情感分析、智能投顾等场景。

从下载数据到生成文本，手把手教你从零训练自己的大语言模型，适合想搞懂 LLM 训练全流程的开发者动手实践。

只需 Python 基础，就能跟着 Jupyter Notebook 从零手写 GLM4、Llama3、RWKV6 等大语言模型，边写代码边吃透模型原理。

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。

把多个预训练大模型按不同策略合并成一个新模型的工具集，不用重新训练就能组合各家能力，适合做模型融合实验。

多智能体框架，让多个大模型智能体通过角色扮演和对话自主协作，用于研究智能体规模化规律并构建协作式 AI 系统。

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。

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。

Inspect 是一个用 Python 编写的大语言模型评测框架，帮助研究者系统化地设计、运行和分析模型评估实验。

IDA Pro 插件，把大语言模型接入反汇编界面，直接解释函数、重命名变量、生成脚本，省去手动逆向的重复劳动。

把大语言模型包装成 scikit-learn 风格的估计器，让文本分类、标注等任务能直接套用 fit/predict 和 Pipeline，省去自己写调用逻辑。

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。

斯坦福 CRFM 出品的 Python 评测框架，对基础模型和大语言模型做全面、可复现、透明的基准测试，方便横向对比模型能力。

面向大语言模型的强化学习训练框架，支持分布式训练与智能体工作流，让开发者能低成本训练和调优推理模型。

基于大语言模型的语音合成系统，能生成接近真人音色的自然语音，并支持实时流式输出，适合搭建低延迟的 TTS 服务。

面向大语言模型的知识编辑框架，支持对模型内部事实知识进行定位、修改与评估，覆盖多种编辑算法和模型，方便研究和落地。

追踪 NLP、知识图谱与大模型 Agent 的前沿进展，汇总相关研究与应用实践，适合想跟进这些方向的技术人系统学习。

面向大语言模型的高性能推理框架，主打高效、灵活和易用，支持 DeepSeek 等模型在 GPU 上做推理服务部署。

让游戏里的 NPC 接入大语言模型，能看画面、自主行动并和玩家自然对话，适合做智能游戏角色的开发者。

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。

基于中文医学知识对 LLaMA 等大模型做指令微调，打造能回答医疗问题的中文医疗助手，开箱可用。

一份从零基础到前沿的基座模型学习路线图，帮人系统梳理大模型相关知识与进阶路径。

EAGLE 系列投机解码算法的官方实现，通过草稿模型加速大语言模型推理，在几乎不损失生成质量的前提下显著提升吞吐。

用纯 Java 实现的现代 LLM 推理引擎，支持 LLaMA、GPT 等 Transformer 模型，借助 SIMD 加速在 JVM 上直接跑大模型推理。