large-language-models 第 15 页
本站收录 1059 个带「large-language-models」标签的 AI 开源项目（按 GitHub 星标从高到低，第 15 / 22 页）
OceanGymOceanGym 是一个面向水下具身智能体的基准测试环境，旨在解决水下机器人（如AUV、ROV）在复杂海洋环境中进行导航、操控和决策时缺乏标准化评估平台的问题。★ 150
EasyRecEasyRec 是一个面向推荐系统的轻量级语言模型，由阿里巴巴研究团队开发，论文发表于 EMNLP 2025。它旨在解决传统推荐模型依赖复杂特征工程和深度模型结★ 150
InstructERCInstructERC 是一个基于指令微调的开源情感识别模型项目，旨在通过自然语言指令的形式统一各类情感识别任务，解决传统情感分类模型任务单一、泛化能力弱的问题★ 150
awesome-ai-models这是一个精选AI模型和大型语言模型的列表，旨在帮助开发者、研究者和爱好者快速发现和了解当前最优秀的AI模型。项目通过整理和分类，解决了AI领域模型众多、信息分散★ 150
OneGenOneGen 是一个针对大型语言模型（LLM）的高效统一生成与检索框架，发表于 EMNLP 2024。它解决了传统 RAG（检索增强生成）中生成与检索分离、需要★ 149
DataMindDataMind 是一个基于大语言模型的开源数据分析智能体框架，目标是为用户提供从自然语言到数据洞察的端到端解决方案。它解决的是传统数据分析门槛高、流程繁琐的问★ 149
GraspGPT_publicGraspGPT_public 是 GraspGPT 和 FoundationGrasp 模型的官方代码实现，专注于机器人抓取领域。它解决的是机器人如何根据视觉★ 149
scalaxscalax 是一个用于扩展 JAX 程序的轻量级库，旨在简化大规模机器学习训练和推理的分布式计算。它解决了 JAX 在单设备上运行良好但扩展到多设备时面临复杂★ 149
TypeGPTTypeGPT 是一个将大语言模型（LLM）集成到操作系统层面的开源项目，旨在让 AI 能力渗透到用户与计算机交互的各个环节。它解决的是传统 LLM 应用局限于★ 149
llm.jsllm.js 是一个面向浏览器的通用 LLM 接口库，旨在让前端应用能够以统一的方式调用多种大语言模型。它解决了 Web 端直接集成不同 LLM 服务时接口各异★ 148
DecoDeco 是一个针对多模态大语言模型（MLLM）的幻觉缓解工具，核心方法为动态校正解码（Dynamic Correction Decoding）。它解决了 ML★ 148
DrugAssistDrugAssist 是一个面向分子优化任务的大语言模型，发表于 Briefings In Bioinformatics。它针对药物研发中分子改写的核心需求，利★ 148
coeditCoEdIT是一个基于指令微调的多任务文本编辑框架，源自EMNLP 2023论文。它通过将改写、语法纠错、风格转换等文本编辑任务统一为指令跟随形式，让用户用自然★ 147
Awesome-Biosignal-Foundation-Model这是一个精选清单，汇集了生物信号（如脑电、心电、肌电等）领域的基础模型、数据集和工具。它旨在解决生物信号分析中缺乏统一资源索引的问题，帮助研究人员和开发者快速找★ 146
EvoTuneEvoTune 是一个利用大语言模型（LLM）结合进化搜索与强化学习来自动发现算法的开源项目。它解决的核心问题是：传统算法设计依赖专家手工编写，耗时且难以覆盖广★ 145
GenAIBookGenAIBook 是《Generative AI in Action》一书的官方代码仓库，旨在通过可运行的示例代码，帮助读者理解和实践生成式 AI 的核心技术★ 145
awesome-object-detection-datasets这是一个精选公共目标检测与识别数据集的资源列表，旨在帮助研究者和开发者快速找到适合自己任务的数据集。项目按类别整理了数十个公开数据集，涵盖通用目标检测、行人检测★ 145
Finance-LLMsFinance-LLMs 是一个专注于金融服务的开源项目，系统性地整理了真实世界中大语言模型（LLM）与 AI 智能体（Agent）的应用案例。它旨在解决金融行★ 144
llm-flashcardsllm-flashcards 是一个面向大语言模型学习者的可视化知识库，以卡片形式系统整理了从分词到部署的 180 个核心概念。该项目旨在帮助用户快速理解 LL★ 143
Awesome-LLM-Red-TeamingAwesome-LLM-Red-Teaming 是一个精选资源列表，专注于大语言模型（LLM）的红队测试领域。它系统整理了相关的训练材料、研究论文、工具和最佳实★ 143
MOSS-SpeechMOSS-Speech 是一个真正的语音到语音（speech-to-speech）大语言模型，无需文本作为中间引导。它直接接收语音输入并生成语音输出，旨在解决传★ 142
awesome-claude-fable-5-prompt-vault这是一个关于 Claude Fable 5 的精选资源列表，汇集了 2026 年的使用案例、集成方案和性能基准。项目以 HTML 形式组织，旨在为开发者提供一站★ 141
Spatial-SSRLSpatial-SSRL 是一个面向视觉语言模型（VLM）的自我监督强化学习框架，旨在提升模型的空间理解能力。它通过引入强化学习机制，让模型在无需人工标注的情况★ 141
articles-codearticles-code 是一个解码机器学习文章的中心，提供带有代码的实战文章，专注于生产级机器学习。该项目以 Jupyter Notebook 为主要载体，★ 141
HackGPTHackGPT 是一个面向开发者的、可高度定制的类 ChatGPT 界面，基于 Python 和 Streamlit 构建。它旨在解决开发者在使用官方 Chat★ 140
EditWorldEditWorld 是一个用于指令跟随图像编辑的世界动态模拟数据集与基准，由 ACM Multimedia 2025 接收。它解决了现有图像编辑数据集缺乏动态世★ 140
awesome-activation-engineering这是一个精选资源列表，专注于“激活工程”（Activation Engineering）领域，即通过修改神经网络内部激活值来引导模型行为的技术。项目整理了相关论★ 140
mlx-flashmlx-flash 是一个针对 Apple Silicon 的开源工具，通过权重流式加载技术，让 MLX 框架能够运行超过设备内存容量的超大模型。它解决了 Ap★ 138
CUREBenchCUREBench 是一个面向 AI 治疗决策推理能力的基准测试平台，论文发表于 NeurIPS 2025。它旨在系统评估大规模语言模型在临床治疗决策中的表现，★ 136
multi-agent-llmmulti-agent-llm 是一个专注于多智能体大语言模型方法的轻量级实现库，当前主要实现了 Iteration of Thought (IoT) 方法。该★ 136
llm_telegram_bot这是一个基于 Python 的 Telegram 机器人，用于与大型语言模型（LLM）进行交互。它解决了在 Telegram 聊天界面中便捷使用 LLM 的问题★ 135
ariaaria 是一个本地运行的、无审查的 AI 实体项目，基于 Python 构建，集成了大型语言模型（LLM）、语音合成（如 Kokoro TTS）和深度学习技术★ 134
app-controllerApp-Controller 是一个让用户通过自然语言操控应用程序的开源框架。它解决了传统应用交互依赖固定界面或命令、难以灵活组合操作的问题，核心能力是将自然语★ 134
llm-from-scratch这是一个韩语开源项目，对应书籍《从零开始构建LLM》（吉博出版社，2025）的代码仓库。项目旨在通过从底层实现大语言模型（LLM）来帮助学习者深入理解其工作原理★ 133
EcoAssistantEcoAssistant 是一个旨在降低大语言模型（LLM）使用成本并提升回答准确性的开源对话助手项目。它通过智能的查询路由和结果缓存机制，将用户请求分配给最合★ 132
DMaxDMax 是一个针对扩散大语言模型（dLLMs）的激进并行解码加速框架。扩散模型通过迭代去噪生成文本，与传统自回归模型相比具有并行生成潜力，但现有解码策略往往无★ 132
llm-srbenchLLM-SRBench 是一个用于评估大语言模型在科学方程发现任务上能力的基准测试，发表于 ICML 2025 Oral。该基准旨在解决现有符号回归基准未能充分★ 132
VLM-GrounderVLM-Grounder 是一个面向零样本 3D 视觉定位的智能体框架，基于视觉语言模型（VLM）实现。它解决了传统 3D 视觉定位依赖大量标注数据和预训练检测★ 132
SoundStorm-pytorchSoundStorm-pytorch 是 Google SoundStorm 论文的非官方 PyTorch 实现，旨在解决传统自回归语音合成速度慢的问题。它通过★ 131
TinyGPTTinyGPT 是一个从零开始用 C++ 实现的轻量级大语言模型推理引擎，旨在提供极简、无依赖的 LLM 推理方案。它解决了在资源受限环境（如边缘设备、嵌入式系★ 131
Awesome-Colorful-LLM这是一个精选资源列表，汇总了近期大型语言模型（LLM）在多领域的最新进展，涵盖视觉、音频、智能体、机器人、数学等基础科学。项目旨在帮助研究者和开发者快速追踪LL★ 131
Genome_FactoryGenome_Factory 是一个面向基因组学模型的集成库，旨在统一处理基因组模型的微调、部署与解释。它解决了基因组学领域模型开发流程分散、工具链不统一的问题★ 131
ZO-LLMZO-LLM 是 ICML'24 论文《Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LL★ 131
LMTLMT 是一个开源的、面向多语言翻译的模型项目，旨在构建一个包容、可扩展且高性能的翻译系统。它解决的是传统翻译模型在语种覆盖、扩展性和性能上的不足，尤其关注小语★ 130
langstructlangstruct 是一个基于 Python 的轻量级工具库，旨在利用大语言模型从任意非结构化内容中提取结构化数据。它解决了传统解析方法对格式依赖强、难以适应★ 130
DSBenchDSBench 是一个面向数据科学智能体的基准测试框架，旨在评估大语言模型驱动的智能体在真实数据科学任务中的表现。它解决了现有基准测试任务过于简化、与工业实践脱★ 130
KG-FITKG-FIT 是一个针对知识图谱的微调工具，利用大型语言模型（LLMs）来优化知识图谱嵌入。它解决了传统知识图谱嵌入方法在复杂语义关系下表现不佳的问题，通过LL★ 130
hands-on-llmhands-on-llm 是一个面向中文开发者的 LLM 全栈动手学习项目，核心目标是把大模型从理论到落地的完整链路拆解成可运行的代码与实验。它包含三大部分：一★ 130
ARGARG 是 AAAI 2024 论文《Bad Actor, Good Advisor: Exploring the Role of Large Language★ 129
Persona-Flow-ChatPersona-Flow-Chat 是一个基于 HTML 的轻量级开源项目，旨在社交信息流中模拟多个 AI 人格，并支持实时聊天机器人交互。它解决了在单一界面中★ 129