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

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

TGI（Text Generation Inference）是一个由HuggingFace开发的开源框架，专注于高效处理大型语言模型（LLM）的推理任务。它支持GPT、LLaMA和Falcon等多种模型，以其高吞吐量和低延迟的特点著称，并优化了KV缓存，使得长文本推理更加流畅。TGI的应用场景广泛，包括：1. 聊天机器人和AI助手：显著降低响应时间，提升互动体验。2. 文本生成：支持流式输出，适用 / 2025-03-26 01:40:35 / 查看 489 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

核心功能 1. 智能文档处理 - 自动提取PDF文本，清理格式错误和冗余内容 - 支持处理含数学公式的学术论文 - 智能分块处理大文件（最大支持10万字） 2. 多模式内容生成 - 支持15种输出格式（播客/访谈/辩论/讲座等） - 8种内容风格（专业/学术/轻松/搞笑等） - 4种内容长度（短篇10分钟到长篇100+分钟） 3. 灵活模型支持 - 支持6种 LLM 服务（OpenAI/Groq/ / 2025-03-26 00:41:01 / 查看 1 次

Gemma3-OCR：完全本地运行的计算机视觉应用，特别适合需要离线文本识别能力的场景，或者对数据隐私有较高要求的用户项目核心功能· 图像文本识别：从上传的图片中识别并提取文本内容· 本地运行：无需依赖云服务，全部在本地设备上处理· 结构化输出：以结构化的 Markdown 格式展示识别结果技术组件· Gemma-3：Google 开发的视觉语言模型，通过 Ollama 在本地运行· Stream / 2025-03-26 00:35:15 / 查看 116 次

一个开源的低代码 RAG 框架：Cognita。基于 LangChain/LlamaIndex 构建，简单易用，提供数据上传、模型管理、联网和提示词模板等功能。同时无需编写代码，即可轻松构建、调试和发布 RAG 应用。可 Docker 快速部署，支持主流模型或通过 Ollama 使用本地模型。Langchain/LlamaIndex提供了易于使用的抽象，可用于在jupyter笔记本上进行快速实验 / 2025-03-26 00:32:25 / 查看 1 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