Shortest-端到端AI测试框架

IncarnaMind是一个支持与多种文档格式（PDF、TXT）进行对话的开源项目，能够与大型语言模型（如OpenAI、Claude）兼容，具备自适应分块、多文档对话式问答等功能。用户可以上传文档，与之进行互动，获取文档的摘要、关键信息及相关查询。

一款无需设定“目标”的自我托管习惯追踪应用，帮助用户轻松记录和管理日常习惯，注重习惯养成的过程而非结果，让习惯追踪更加灵活自由。

该项目实现了在浏览器中进行文本情感检测，基于先进的Transformer NLP模型，支持多种情感标签，能够实时分析用户输入的文本情感，适用于多种Web应用场景。

高效的机器人仿真项目，能够在复杂高保真环境中进行模拟，帮助机器人更好地学习和执行任务。

同行评审的自然语言处理工具，旨在通过NLP技术提高科学文章评审的质量和效率，提供相关数据集和研究论文的资源列表。

分享 GitHub 上一份精心收集的 Claude 高质量提示词集合，涵盖了多种应用场景的提示词，旨在帮助用户高效生成所需内容，提升创作灵感和工作效率。

Local AI Stack是一个入门套件，旨在帮助开发者构建可以在本地运行的AI应用，运行成本为零，适合从文档问答功能开始，用JavaScript进行开发，方便易用。

LLMParser是一个简单灵活的工具，旨在利用大语言模型从文本中进行分类和提取结构化数据。它支持多种文本格式，能够从非结构化文本中提取有用的信息，同时提供用户友好的接口和配置选项，以便用户轻松上手和定制自己的数据处理需求。

一个利用了 AI 技术的智能生词本工具，可以帮你快速构建起自己的生词库，学习起来事半功倍。

Bench是一个用于评估语言模型(LLM)在生产用例中的工具，支持多种语言模型的评估，并提供详细的评估报告和指标，易于集成到现有的生产环境中，且支持自定义评估用例。

GFMPapers是一个收录与图基础模型（GFMs）相关的重要论文的平台，旨在帮助研究人员和开发者获取最新的研究进展和技术，提供论文的链接和摘要，方便进行文献回顾与深入研究。

基于 Apple Intelligence 的 Windows 应用，它利用 AI LLM 提升写作质量，支持系统范围内的语法检查，并且可以与多种 AI 服务接口兼容，完全免费和开源，注重隐私保护，支持多种语言和主题定制，包括暗色模式。

MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型，提供预训练数据、数据处理流程、预训练脚本和对齐代码，支持中英文，性能与LLaMA2 7B相当。

Modus是一个开源的无服务器框架，专为构建智能功能和API而设计，基于WebAssembly技术，旨在简化AI模型、数据和业务逻辑的集成。它提供了一个隔离的执行环境，以增强性能和可移植性，支持快速开发和部署智能API。

NanoLLM 是一个专门为大语言模型(LLM)提供优化本地推理的平台，支持 HuggingFace 风格的 API，具备量化、视觉/语言模型、多模态Agent、语音处理、矢量数据库集成和检索增强生成(RAG)等功能。

一个专门用于长文本总结的LLM工具，可以将电子书或PDF自动分段处理并生成详细的要点总结。支持epub和pdf格式，能自动提取章节，将文本分成~2000 token的小块进行处理，最终生成结构化的笔记和总结，特别适合学习研究和知识整理。

关于软件工程中Agent的资源列表，汇集了大量关于如何将大型语言模型（LLM）应用于软件工程领域的研究论文，帮助开发者和研究人员更好地理解和利用这些技术来提升软件开发的效率和质量

EET是一个针对大型NLP模型的可扩展推理解决方案，旨在提供高性能的推理支持，特别是针对Transformer结构的大模型，同时支持长序列的场景，易于集成和使用。