想自己动手打造一个聪明到飞起的 AI Agent？Google 出品的 ADK 了解一下！ADK 是什么？适合谁？你是否也在想：“我能不能亲手定制一个像 ChatGPT 那样的智能 Agent，还能接工具、能部署、能调试？”答案是：当然可以！ADK（Agent Development Kit）是 Google 出品的开源 Python 工具包，专为开发者打造，支持用代码构建、评估和部署高阶 AI / 2025-04-10 20:38:51 / 查看 562 次

ZO2：低显存环境下的 175B LLM 全参数微调解决方案📌 工具简介ZO2 (Zeroth-Order Offloading) 是一种创新的 零阶优化（ZO）+ 离载（Offloading） 技术框架，使大规模语言模型（LLM） 的 全参数微调（Full Fine-Tuning） 在低显存环境下成为可能。例如，它可以在仅 18GB 显存的 GPU 上微调 OPT-175B，极大降低硬件门槛。✨ / 2025-03-26 02:30:08 / 查看 206 次

AI as Workspace（AIaW） 是一款面向开发者、创作者及普通用户的 全功能、轻量级、可扩展的AI对话客户端，项目基于 TypeScript 和 Vue 框架构建，以 “本地优先+实时云同步” 为核心设计理念，支持跨平台运行（Web、桌面端、移动端），并整合了 OpenAI、Anthropic、Google 等主流 AI 服务商的模型，同时内置丰富的插件系统与助手市场，目标是为用户打造 / 2025-03-26 02:09:17 / 查看 551 次

Mastra : 专为 TS 开发者设计的 AI 应用开发框架技术亮点现代技术栈：基于 Next.js/Vercel 生态，天然适配前后端一体化开发生产就绪：工作流支持持久化状态，适合需要中断/恢复的长任务模块化设计：可单独使用 RAG 或 Agents，也能组合成复杂系统透明可观测：每个 AI 决策步骤都可追溯，符合企业合规需求适用场景· 快速搭建智能客服、文档助手等 AI 应用· 现有系统添加 / 2025-03-26 02:00:15 / 查看 448 次

什么是GraphRAG？GraphRAG是一种基于图的知识检索增强技术，它结合了知识图谱的广泛知识表示能力和大语言模型（LLM）的生成能力。与传统的RAG方法相比，GraphRAG通过构建知识图谱和社区层次结构，显著提升了复杂信息处理的能力。具体来说，GraphRAG的工作流程包括以下几个步骤：从原始文本中提取知识图谱：使用自然语言处理技术从非结构化文本中提取实体和关系。构建社区层次结构：利用图统 / 2025-03-26 01:50:12 / 查看 123 次

AI-Researcher：基于 LLM 代理的全自动科学研究平台AI-Researcher 是一个 开源替代 Google AI Co-Scientist 的 全自动科学发现 平台，利用 大语言模型 (LLM) 代理 实现 端到端的研究自动化，重塑传统科研范式，加速科学创新。✨ 主要特性🎯 全自动科研流程：从概念构思到论文撰写，全流程自动化。🔄 智能研究编排：自动协调研究步骤，确保高效执行。🧠 / 2025-03-26 01:47:39 / 查看 302 次

Local Deep Research：本地深度 AI 研究助手Local Deep Research 是一款强大的 AI 驱动研究助手，能够执行深度、迭代式分析，结合 多个 LLM（大语言模型）与网络搜索，提供全面的研究支持。用户可选择 本地运行 以确保隐私，或使用 云端 LLM 以获得更强的计算能力。✨ 核心功能🔍 高级研究能力 • 自动化深度研究，智能生成后续问题，挖掘更完整的信息。 • 引 / 2025-03-26 01:46:20 / 查看 698 次

DistillFlow：简化和扩展大语言模型蒸馏的开源工具包DistillFlow 是一个开源工具包，旨在简化和扩展将大型语言模型（LLMs）蒸馏成更小、更高效模型的过程。它提供了一个灵活的管道，支持多GPU的蒸馏、微调和实验，具备动态资源分配的能力，并且能够轻松集成自定义技术。什么是蒸馏？蒸馏是将大规模机器学习模型的知识迁移到小型模型的过程。在这个过程中，大型模型被称为“教师模型”，而小型模型则 / 2025-03-26 00:52:27 / 查看 190 次

在AI领域，大型语言模型（LLM）已经展现出了强大的语言理解和生成能力，但其知识通常是固定的，无法实时更新。尽管检索增强生成（RAG）技术能帮助模型获取最新信息，但传统搜索引擎的横向搜索方式限制了对信息的深度挖掘。为了解决这一问题，阿里和东南大学共同研发了WebWalker，一个多智能体框架，专注于模拟人类的网络浏览和搜索行为，让LLM能够自动点击链接、阅读网页、理解信息，最终给出更精准、更深层次 / 2025-03-25 22:28:34 / 查看 1 次

- https://github.com/thu-pacman/chitugit clone --recursive https://github.com/thu-pacman/chitu && cd chitupip install -r requirements-build.txtpip install -U torchTORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.6 CHITU_SETUP_ / 2025-03-21 19:34:32 / 查看 1 次