large-language-models 第 19 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 19 / 22 页）
Video-BenchVideo-Bench 是一个视频生成领域的评测基准项目，旨在系统评估视频生成模型的质量。它解决的核心问题是：当前视频生成模型（如Sora类模型）缺乏统一、客观★ 82
ChurroChurro 是一个面向历史文献转录的 OCR 工具包，旨在以高精度和低成本让手写及印刷的历史资料变得可读。它基于 Python 构建，专门处理古籍、档案等复杂★ 82
circle-guard-benchcircle-guard-bench 是首个专门评估大语言模型（LLM）防护系统（包括 guardrails 和 safeguards）能力的 AI 基准测试框★ 82
VLM-CADFeatureRecognitionVLM-CADFeatureRecognition 是一个利用视觉语言模型（VLM）自动识别 CAD 设计中制造特征的开源项目。它解决了传统制造特征识别方法依赖★ 82
MPOMPO是一个针对大型语言模型智能体的元计划优化框架，旨在通过优化智能体的高层计划生成能力来提升其整体任务执行表现。它解决的核心问题是，现有LLM智能体在复杂任务★ 82
iLLM-TSCiLLM-TSC 是一个将强化学习与大语言模型结合用于交通信号控制策略优化的开源项目，对应同名论文。它解决传统强化学习在交通信号控制中奖励稀疏、策略迁移性差的问★ 82
Workspace-BenchWorkspace-Bench 是一个用于评测自我进化智能体在真实大规模文件工作空间中表现的基准测试平台。它解决了现有智能体评测多局限于单一任务或简单环境、难以★ 81
LangCoopLangCoop 是一个面向自动驾驶场景的协作智能体框架，其核心是利用自然语言实现车辆间的协同驾驶。它解决了传统自动驾驶中车辆仅依赖传感器数据、缺乏高层语义交互★ 81
easydisteasydist 是一个面向多生态系统的自动化并行化系统与基础设施，旨在简化分布式训练和推理的复杂性。它通过自动识别模型中的并行化机会，并生成高效的并行执行方案★ 81
VelLMes-AI-Deception-FrameworkVelLMes 是一个构建交互式、动态且逼真的 LLM 蜜罐的开源框架，旨在通过部署伪装成真实 AI 服务的诱饵模型来吸引和诱捕恶意攻击者。它解决了传统蜜罐难以★ 80
tensor-trusttensor-trust 是一个用于收集鲁棒机器学习研究数据的提示注入游戏。它通过游戏化的方式，让用户与AI模型进行对抗性交互，尝试通过精心设计的提示词来绕过模★ 80
genai_interview_questions这是一个以面试题形式整理生成式AI（GenAI）理论基础的仓库，旨在对抗行业中的浮躁炒作，回归基础原理。项目通过问答方式覆盖大语言模型、Transformer架★ 80
llm-extension-for-cmd-pal这是一个为微软 PowerToys 命令面板（Command Palette）开发的 LLM 扩展插件，使用 C# 编写。它解决了在 Windows 系统中无法★ 79
RoseRose 是一个基于 PyTorch 的优化器，提出了一种名为 Range-Of-Slice Equilibration 的优化方法。它通过范围归一化的梯度更新★ 79
SRepairSRepair 是一个基于大型语言模型（LLM）的自动化程序修复工具，专注于 Java 项目的 Bug 修复。它利用 LLM 的代码理解与生成能力，自动定位并修★ 79
intelligence-layer-sdkintelligence-layer-sdk 是一个面向 LLM 应用的统一 Python 框架，旨在简化大语言模型的接入与编排。它解决了开发者在集成不同 LL★ 79
MonetMonet 是一个面向 Transformer 架构的开源模型，提出了混合单语义专家（Mixture of Monosemantic Experts）机制，旨在★ 79
LongRecipeLongRecipe 是一个针对大语言模型长上下文泛化能力的高效训练方案。它通过模拟长序列训练效果，将长文本压缩成短序列的“配方”，在不显著增加计算成本的前提下★ 79
hashformershashformers 是一个基于 Transformer 的哈希标签分割工具，旨在将连写或拼接的标签（如 #机器学习入门）自动切分为有意义的词语序列。它解决了★ 78
MemTraceMemTrace 是一个针对大语言模型记忆系统的错误追踪与归因工具。它解决了 LLM 应用中记忆模块（如向量数据库、缓存、上下文管理等）出现错误时难以定位和解释★ 78
RPGRPG 是一个基于 KL 正则化策略梯度的强化学习训练框架，源自 ICLR 2026 论文。它旨在解决大语言模型在强化学习微调中策略更新过快、导致奖励黑客和分布★ 78
ASTRAASTRA 是亚马逊 Nova AI 安全挑战赛的冠军项目，作为攻击方团队，在实时对抗评估中击败了来自全球顶尖大学的防御团队。该项目专注于生成对抗性攻击，用于测★ 78
awesome-llm4tr这是一个关于大语言模型（LLM）在交通系统中应用的开源项目，包含综述、框架和路线图。它系统梳理了LLM在交通领域的角色，如交通预测、路径规划、自动驾驶、交通管理★ 78
awesome-ai-agents-security这是一个关于AI智能体安全的精选资源列表，旨在绘制AI代理安全生态系统的活地图。它系统整理了该领域的关键主题，包括自主代理、生成式AI、网络安全、护栏、越狱攻击★ 77
trinity_coordinatorTRINITY 是一个用 Elixir 编写的 LLM 协调器，旨在通过小型模型的隐藏状态路由和 Axon 协调头来智能调度大模型调用。它采用 Thinker/★ 77
mlx-swift-structuredmlx-swift-structured 是一个基于 Apple MLX 框架的 Swift 库，专注于为 Swift 开发者提供结构化输出生成能力。它解决了在★ 77
Flipped-VQAFlipped-VQA 是一个面向视频问答（VideoQA）的推理框架，核心思想是让大型语言模型（LLM）作为时间与因果推理器，通过翻转视频问答中的问题与答案生★ 77
LLMNodeBedLLMNodeBed 是 ICML 2025 论文《A Comprehensive Analysis on LLM-based Node Classificat★ 76
PyGenPyGen 是一个基于提示词自动生成 Python 包的开源工具。它解决的是开发者从零搭建 Python 项目时重复劳动的问题，只需用自然语言描述需求，即可生成★ 76
Rearchitecting-LLMs这是 Manning 出版社《Rearchitecting LLMs》一书的官方代码仓库，聚焦大语言模型的结构性优化，涵盖深度/宽度剪枝、知识蒸馏和注意力机制优★ 75
Awesome-Mixture-of-Experts这是一个精选的混合专家（MoE）与混合多模态专家（MoME）资源列表，旨在为研究人员和工程师提供系统化的学习与参考入口。项目本身不包含代码实现，而是以目录形式收★ 75
data_iodata_io 是一个面向 HRM-Text（人力资源领域文本）预训练的数据管道项目，专注于构建和清洗用于训练 HR 相关大模型的高质量文本数据集。它解决了 H★ 75
langfuse-javalangfuse-java 是 Langfuse 的官方 Java 客户端，用于自动生成 API 封装，方便 Java 开发者集成 LLM 可观测性与追踪功能。★ 74
Awesome-Video-MLLMsAwesome-Video-MLLMs 是一个专注于视频多模态大模型（MLLMs）及其基准测试的资源汇总项目，覆盖短视频、长视频和流式视频理解三大场景。它系统整★ 74
learning-from-rewards-llm-papers这是一个聚焦于大语言模型（LLM）后训练与测试时扩展中“从奖励中学习”主题的论文合集。项目系统梳理了奖励模型（RM）与学习策略在训练、推理及推理后阶段的相关研究★ 74
RewardModelingBeyondBradleyTerry这是一个关于偏好奖励建模的开源项目，是ICLR 2025论文的官方实现。论文重新思考了基于Bradley-Terry模型的奖励建模方法，从理论基础、理论分析和替★ 74
SECASECA 是一个针对大语言模型（LLM）幻觉问题的对抗性攻击框架，发表于 NeurIPS 2025。它通过生成语义等价且连贯的对抗性提示，诱导模型产生与事实不符★ 73
Awesome-LLMs-ICLR-24Awesome-LLMs-ICLR-24 是一个专门整理 ICLR 2024 会议上所有大语言模型（LLM）相关论文的资源合集。它解决了研究者难以系统追踪顶级会★ 73
Agentic-Among-Us-这是一个用大语言模型驱动《Among Us》游戏内自主智能体的开源模拟项目。它让多个AI角色在游戏地图中自主移动、完成 tasks、进行社交推理，并具备破坏（s★ 72
autoquizzerautoquizzer 是一个从 URL 自动生成测验题目的开源工具。用户输入一个网页链接，它会利用大语言模型（LLM）解析内容并生成选择题或问答题，然后用户可★ 72
Decoding-Tree-SketchingDecoding Tree Sketching (DTS) 是一个面向大语言模型并行推理的即插即用框架，发表于 ICML 2026。它无需训练，且与模型无关，可★ 72
DARTDART 是一个旨在加速大语言模型推理的推测解码（Speculative Decoding）方法的官方实现。它受扩散模型启发，通过引入一种新的采样与验证机制，在★ 72
Awesome-spatial-visual-reasoning-MLLMs这是一个聚焦空间/视觉推理多模态大模型（MLLMs）的精选资源仓库，特别关注具身智能应用。项目系统梳理了当前主流空间推理MLLMs的论文、代码和评测基准，涵盖视★ 72
Time-R1Time-R1 是一个旨在赋予大语言模型（LLM）全面时间推理能力的开源框架和资源集合。它解决的是当前 LLM 在处理时间相关任务（如时间理解、事件预测、创意时★ 72
aiml-companionAI-ML Companion 是一个交互式学习平台，旨在通过可视化方式帮助用户理解人工智能和机器学习。它包含22个学习轨道和300多个模块，提供实时可视化演示★ 72
CompanionCompanion 是一个基于 Python 的 AI 驱动 Discord 机器人，将趣味对话与智能管理工具融为一体。它利用 GPT-4、Cohere 等大语★ 71
awesome-deep-learning-resource这是一个个人维护的深度学习资源聚合仓库，主要面向大模型、Agent、多模态、NLP和CV方向的研究者与开发者。它包含三部分内容：一是作者阅读论文时的笔记，覆盖上★ 71
edgameclawEdGameClaw 是一个将任意学习材料转化为游戏化课程的开源工具，由 AI 驱动。它解决的是传统学习内容枯燥、互动性差的问题，通过自动解析文本、文档等学习资★ 71
LoFSLoFS 是一个面向本地知识库的桌面级文件管理与信息检索对话应用。它主要解决个人或团队在本地存储大量文件时，缺乏高效管理和智能检索能力的问题。核心能力包括文件管★ 71
napolabNapolab 是一个专注于葡萄牙语自然语言处理的基准测试项目，旨在系统评估和追踪葡萄牙语语言模型的最新进展。它通过精心策划的葡萄牙语任务集，为研究者、开发者和★ 71