large-language-models 第 21 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 21 / 22 页）
ObsScalingObsScaling 是 NeurIPS 2024 Spotlight 论文《Observational Scaling Laws》的开源实现，主要研究如何通过★ 63
residual-context-diffusionResidual Context Diffusion (RCD) 是一个面向扩散式大语言模型（dLLMs）的高性能推理增强框架，发表于 ICML 2026。它针★ 62
DEFAMEDEFAME 是一个用于文本和视觉输入的事实核查系统，旨在自动验证信息真实性。它通过分析文本内容和相关图像，识别潜在的虚假信息或误导性内容。系统结合了自然语言处★ 62
Kardia-R1Kardia-R1 是一个专注于情感支持场景的开源大语言模型项目。它通过引入“Rubric-as-Judge”强化学习框架，让模型在提供情感支持时不仅生成安慰性★ 62
SpatialEvalSpatialEval 是一个用于评估多模态大语言模型（MLLMs）和纯语言模型（LLMs）空间推理能力的基准测试工具，相关论文发表于 NeurIPS 2024★ 62
aug-peaug-pe 是 ICML 2024 Spotlight 论文的开源实现，专注于通过基础模型 API 生成满足差分隐私的合成文本数据。它解决的核心问题是：在保护★ 62
awesome-personalized-lmms这是一个精选资源列表，汇集了关于个性化大型多模态模型（Personalized Large Multimodal Models）的论文、代码和数据集。它解决的是★ 61
Latent-SFTLatent-SFT 是一个开源项目，提供了论文《Latent-SFT: teaching LLMs to reason with vocabulary-spa★ 61
dspy-advanced-prompting这是一个基于DSpy框架的高级提示词技术实现集合，旨在解决大语言模型应用中提示词工程复杂、效果不稳定、难以系统化的问题。项目将前沿的提示词技术，如Manager★ 61
snowglobesnowglobe 是一个用大语言模型驱动的开放式兵棋推演（wargame）框架，旨在让用户通过自然语言与 AI 进行多轮战略对抗或协作推演。它解决的是传统兵棋★ 61
GEMGEM 是论文《Preserving Diversity in Supervised Fine-tuning of Large Language Models》★ 61
Directional-Preference-AlignmentDirectional Preference Alignment 是一个用于大语言模型对齐的早期开源项目，旨在通过方向性偏好优化来提升模型与人类意图的一致性。它★ 61
hummingbirdhummingbird 是一个轻量级、零依赖的 C 语言运行时，专为大规模开源混合专家（MoE）语言模型设计。它通过统一 SSD、RAM 和 VRAM 为单一智★ 60
factualNLGfactualNLG 是一个用于事实性自然语言生成（NLG）研究的开源项目，对应 arXiv 论文《LLMs as Factual Reasoners: Ins★ 60
LLM-KG-BenchLLM-KG-Bench 是一个用于自动化评估大语言模型在知识图谱相关任务上表现的开源框架和任务集合。它解决的是当前 LLM 在知识图谱领域（如实体识别、关系抽★ 60
search-arenaSearch Arena 是一个用于分析搜索增强型大语言模型（LLM）的开源工具，源自 ICLR 2026 论文的官方代码。它解决的核心问题是：当 LLM 接入★ 60
photoprism-visionphotoprism-vision 是一个计算机视觉实验场，基于 Python 构建，旨在为开发者提供一个快速测试和验证视觉模型与算法的轻量级环境。它解决了在真★ 60
ChatEVChatEV是一个将电动汽车充电需求预测转化为自然语言处理问题的开源模型项目。它基于Python实现，核心思路是把时间序列的充电需求数据编码为文本序列，利用语言★ 60
CorDACorDA 是一个面向大语言模型的参数高效微调方法，核心思路是通过上下文导向的分解适配，将模型权重分解为可学习的低秩适配器，从而在保持模型性能的同时大幅减少训练★ 60
llmllm 是一个基于 JavaScript 的命令行工具，让你能够在终端中直接调用多种大型语言模型（如 GPT-3、GPT-4、Llama、WizardLM 等）★ 59
Finetuning-SuiteFinetuning-Suite 是一个专注于大语言模型高效微调的开源工具包，旨在让开发者能在30秒内完成对 Hugging Face 上任意模型的微调。它解决★ 59
ibsenIBSEN 是一个面向可控、交互式戏剧脚本生成的开源框架，源自 ACL 2024 论文。它通过“导演-演员”智能体协作机制，将剧本创作拆解为导演负责剧情规划、演★ 59
Awesome-MLLM-Uncertainty这是一个精选多模态大语言模型（MLLM）不确定性研究论文的列表项目，旨在系统梳理该领域的最新进展。它解决的是MLLM在推理过程中缺乏可靠置信度、容易产生幻觉或错★ 59
DPO-ShiftDPO-Shift 是一个针对直接偏好优化（DPO）算法的改进开源项目，旨在解决 DPO 训练中分布偏移的问题。在标准 DPO 中，模型在训练时使用的参考分布与★ 59
GuidedQuantGuidedQuant 是 ICML 2025 论文的官方 PyTorch 实现，提出一种利用端到端损失引导的大语言模型量化方法。传统量化方法通常依赖逐层或局部★ 58
local-cocoalocal-cocoa 是一个运行在本地设备上的 AI 助手，核心目标是将用户的个人文件转化为可操作、可检索的记忆。它通过本地索引和语义理解，让用户能够用自然语★ 58
DyG-RAGDyG-RAG 是一个基于动态图检索增强生成（RAG）的开源实现，专注于事件中心推理。它解决传统 RAG 在处理动态、事件驱动信息时无法有效建模时间关系和实体演★ 58
GEPA-LiteGEPA-Lite 是 GEPA（Genetic-Pareto）提示词优化方法的轻量级实现，专为大型语言模型设计。它解决的核心问题是：如何自动、高效地优化提示词★ 58
RSDRSD是一个基于奖励引导的投机解码（Speculative Decoding）方法，旨在提升大语言模型推理时的效率与效果。投机解码通过小模型草稿、大模型验证的方★ 58
Time-Series-Reasoning-Survey这是一个关于时间序列与大语言模型结合的研究综述项目，收录于TMLR 2026。项目系统梳理了推理（Reasoning）和智能体（Agentic）系统在时间序列分★ 57
VisionFoundryVisionFoundry 是一个专注于提升视觉语言模型（VLM）视觉感知能力的开源训练框架。它通过合成图像数据来训练模型，解决真实图像数据稀缺、标注成本高的问★ 57
Awesome-Parallel-ReasoningAwesome-Parallel-Reasoning 是一个聚焦于并行推理（Parallel Reasoning）领域的开源资源列表，旨在解锁大语言模型（LLM★ 57
TimeCAPTimeCAP 是 AAAI 2025 论文的开源代码，旨在利用大语言模型智能体对时间序列事件进行上下文理解、数据增强和预测。它解决传统时间序列模型难以融合外部★ 57
KyaraKyara 是一个在 Kaggle 竞赛中获得第二名成绩的轻量级中文大语言模型项目。它旨在解决在有限计算资源下训练高效中文模型的问题，通过精简架构和优化训练策略★ 57
IvyGPTIvyGPT 是清华大学智能产业研究院（CICAI）在 CICAI 2023 上发布的中文医疗领域交互式路径语言模型。它旨在解决通用大模型在医疗场景下专业知识不★ 57
description_geniusdescription_genius 是一个基于 Python 的开源工具，旨在利用产品特性以及客户评论、使用说明等额外信息源，自动生成并翻译吸引人的产品描述。★ 56
LongLLaDALongLLaDA 是一个面向扩散式大语言模型（Diffusion LLM）的长上下文能力增强方案，由 AAAI26 论文提出。扩散式 LLM 与传统自回归模型★ 56
awesome-llmopsawesome-llmops 是一个专注于 LLMOps（大语言模型运维）领域的精选资源列表，旨在系统整理和展示与 LLMOps 相关的工具、框架、最佳实践和学★ 56
Tutorbot-SpockTutorbot-Spock 是一个基于学习科学原理的教育辅导聊天机器人，由大语言模型驱动。它旨在解决传统教育辅导中缺乏个性化、互动性不足的问题，通过对话式交互★ 56
PhyXPhyX 是一个专注于物理推理能力评估的开源基准测试项目，旨在回答“你的模型是否具备物理推理的‘智慧’”。它通过设计一系列需要物理常识和因果推断的任务，来测试大★ 55
openscenesense-ollamaOpenSceneSense Ollama 是一个基于 Python 的本地视频分析库，它利用 Ollama 运行的开源 AI 模型，对视频进行帧级和音频级的智★ 55
LLM-ESRLLM-ESR是NeurIPS'24 Spotlight论文的官方实现，旨在提升大语言模型在复杂推理任务中的表现。它通过一种名为“推理步骤细化”的机制，让模型在★ 54
PLTranslationEmpiricalPLTranslationEmpirical 是 ICSE 2024 论文《Lost in Translation: A Study of Bugs Intro★ 54
OversightOversight 是一个完全模块化的 LLM 逆向工程、红队测试与漏洞研究框架。它主要面向安全研究人员和 AI 开发者，解决大语言模型在部署后缺乏系统性安全评★ 54
ChatGPT-Sentiment-Evaluation这是一个针对ChatGPT情感理解能力的初步评测项目。它通过一系列测试用例，评估ChatGPT能否准确理解文本中的观点、情感和情绪。项目提供了标准化的评测流程和★ 54
surprisalsurprisal 是一个用于从语言模型中计算惊异度（surprisal，即对数概率）的统一接口库。它解决了不同语言模型（神经模型、符号模型、黑盒 API 模型★ 53
LLMEmbLLMEmb 是 AAAI 2025 Oral 论文的官方实现，专注于大语言模型的嵌入表示学习。它解决的核心问题是：如何让 LLM 生成的嵌入向量在语义相似度、★ 53
AMPOAMPO是一个面向语言智能体的自适应社会学习框架，通过模式策略优化（Mode Policy Optimization）让智能体在动态社会环境中学习协作与决策。它★ 52
LLM-Agents-for-Simulation这是一个资源集合项目，聚焦于大语言模型（LLM）智能体与仿真模拟的交叉领域。它系统整理了相关论文、框架、工具和案例，旨在帮助研究者和开发者快速了解如何利用LLM★ 52
xemantic-ai-tool-schemaxemantic-ai-tool-schema 是一个 Kotlin 多平台库，用于为 AI/LLM 工具调用（函数调用）自动生成 JSON Schema。它解★ 52