ScholiumAI开源项目 – AI研究助手，提升学术效率

ScholiumAI是一款专为学术研究者设计的AI助手，旨在让学术研究变得更加轻松高效。它能够快速查找相关学术论文，告别无用的搜索结果，并提供多种引用格式，帮助用户快速生成文献引用。作为一款开源项目，ScholiumAI采用GPL-3.0许可，用户可以自由使用和贡献代码，推动其持续发展。

ScholiumAI的特点:

1. 秒速查找相关学术论文，告别无用搜索结果
2. 支持5种引用格式，快速生成文献引用
3. 拥抱开源，GPL-3.0许可，自由使用与贡献

ScholiumAI的功能:

1. 查找相关学术论文
2. 生成文献引用
3. 自由使用与贡献开源项目

相关导航

microchain开源项目 – 基于函数调用的LLM智能体开源项目

microchain是一个基于函数调用的LLM智能体的开源项目，旨在提供简洁高效的智能体解决方案，支持多种功能与集成，适合开发者和企业使用。

Nmusic-website开源项目 – 前后端分离的音乐网站

music-website 是一个前后端分离的音乐网站项目，前端使用 Vue3 + TypeScript + ElementPlus 框架，后端采用 Spring Boot + MyBatis + Redis + Minio 技术栈。项目提供了从用户系统到音乐播放的全套功能，包括音乐播放、歌词同步显示、音量控制、用户登录注册、个人信息管理、歌曲和歌单搜索、评论、打分、收藏、下载等功能。此外，项目还提供了后台管理系统，支持对用户、歌曲、歌手、歌单的完整管理。项目支持 Docker 部署，并提供了完整的运行文档，适合初学者学习前后端分离项目的开发和部署。

SLABIM开源项目 – 结合SLAM与BIM的开源数据集

SLABIM是一个开源的SLAM数据集，结合了建筑信息建模（BIM），适用于室内环境中的机器人定位和地图绘制。该数据集为SLAM算法的训练和测试提供了全面的支持，能够适应多种室内环境，促进强大的机器人定位和地图绘制解决方案的开发。

RunCVM开源项目 – 简化VM中容器和系统工作负载的启动

Run Container VM (RunCVM) 是一个实验性的开源项目，旨在使启动标准容器化工作负载和系统工作负载在VM中变得像启动容器一样简单。

Auto-GPT开源项目 – 让AI自动生成和执行代码

Auto-GPT 是一个开源项目，旨在让 AI 实现自举，能够自主生成代码、自我运行、自我调试和自我优化。它使用户能够专注于核心创意，AI 则负责执行任务。

WPAI开源项目 – 为WordPress网站添加智能聊天机器人

WPAI是一个开源项目，允许用户在其WordPress网站中免费添加基于生成式AI的聊天机器人。该项目支持10多种开源语言，包括Gemma 7B、Supervised Open 3.5 Turbo、Open 7.0 max、Mythomist等，使用户能够轻松集成智能对话功能到他们的博客中。

NHydralit开源项目 – 简化多页面Streamlit应用开发

Hydralit是一个用于轻松创建多页面Streamlit应用的库。它简化了在Streamlit中创建多页面应用的过程，提供了一个易于使用的界面来管理多个页面，并支持页面之间的无缝导航。通过将内容组织到不同的页面中，Hydralit显著提升了用户体验。该库与现有的Streamlit组件和小部件兼容，使得开发者能够更高效地构建复杂的多页面应用。

Cemu开源项目 – 任天堂Wii U模拟器，开源项目

Cemu是一个用于模拟任天堂Wii U游戏的开源项目，支持C++、OpenGL和Vulkan，用户界面使用wxWidgets，旨在为用户提供高效的游戏体验。

Supermemory官网 – 个人数字大脑的创新AI工具

Supermemory是一个创新的AI工具，旨在作为您的个人数字大脑，提供一整套功能，帮助用户高效组织、搜索和利用保存的信息。该平台特别适合需要轻松管理大量数据的用户，如学生、专业人士或普通互联网用户。通过强大的搜索引擎、直观的写作助手和多功能画布，Supermemory改变了您与数字信息的互动方式，使其更易于访问和使用。

GPT Researcher官网 – 快速获得研究洞察的AI工具

GPT Researcher是一个AI研究助手，能够提供快速的洞察和全面的研究。它从相关来源收集准确的信息，组织研究结果，并直接将其发送到您的收件箱。用户只需分享研究目标和问题，选择需要研究的问题，GPT Researcher将在几分钟内交付可操作的研究洞察，用户可以提供反馈，深入探索每个结果，并与同事分享见解。

Namo-R1开源项目 – CPU友好的实时视觉语言模型

Namo-R1是一款仅需CPU即可实时运行的500M参数视觉语言模型，能够轻松超越Moondream2和SmolVLM。它不仅支持多语言OCR和图像描述等复杂任务，还完全开源，提供训练脚本和数据，便于用户进行二次开发和部署。

NLangChain-Emoji开源项目 – AI驱动的表情包斗图工具

LangChain-Emoji是一个基于LangChain开发的开源表情包斗图Agent，利用AI技术使用户能够通过表情包进行有趣的互动。项目结合了OpenAI和ZhipuAI的API，使用Python进行开发，支持多种大模型和向量数据库。用户可以通过输入提示词，系统会从表情包数据库中检索并展示最匹配的表情包。项目还提供了数据初始化工具，用户可以通过本地或云存储服务下载并管理表情包数据集。此外，项目包含一个Web前端界面，用户可以实际体验表情包的检索和展示。项目详细说明了环境配置、依赖安装和运行步骤，便于用户快速部署和使用，并计划支持更多的模型和功能，增强表情包斗图的互动性和趣味性。