large-language-models 第 7 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 7 / 22 页）
Auto-AnalystAuto-Analyst 是一个开源的 AI 驱动数据科学平台，旨在通过自然语言交互简化数据分析全流程。它解决了传统数据科学工作中门槛高、流程繁琐、工具分散的问★ 708
MovieChatMovieChat 是一个面向长视频理解的开源模型，由 CVPR 2024 论文提出。它解决了现有视频理解模型难以处理超长视频（如电影）的问题，核心创新在于将视★ 706
unicomunicom 是一个大规模视觉表示模型，旨在通过自监督或弱监督学习从海量图像数据中提取通用视觉特征。它解决了传统视觉模型在跨领域泛化能力不足的问题，通过在大规模★ 704
long-form-factuality这是一个用于评估大语言模型长文本事实性（long-form factuality）的基准测试工具，来自论文《Long-form factuality in la★ 697
Awesome-Adaptation-of-Agentic-AI这是一个关于“Agentic AI 适应性”主题的资源汇总仓库，由论文作者维护，旨在系统整理与智能体AI适应、进化、自我改进相关的前沿研究、工具和框架。项目解决★ 685
OmniVinciOmniVinci 是一个全模态大语言模型，旨在联合理解视觉、音频和语言信息。它解决的是传统多模态模型往往只支持文本与图像，而难以同时处理音频、视频等多种模态数★ 685
buffer-of-thought-llmBuffer of Thoughts（BoT）是一个NeurIPS 2024 Spotlight开源项目，旨在通过“思想缓冲”机制增强大语言模型的多步推理能力。★ 677
Craw4LLMCraw4LLM 是一个面向大语言模型预训练的高效网页爬取工具，源自同名学术论文。它解决的是传统爬虫抓取网页时内容冗余、噪声大、与训练目标不匹配的问题，通过将爬★ 666
Awesome-Scientific-Language-Models这是一个关于科学大语言模型的综合资源列表，收录了EMNLP 2024相关综述论文中提到的模型、数据集和工具。它系统梳理了科学领域（如生物、化学、物理等）专用大模★ 665
llm-searchllm-search 是一个基于大型语言模型（LLM）的本地文档智能查询工具，旨在解决用户从海量本地文件中快速、准确地获取信息的问题。它利用检索增强生成（RAG★ 663
Open-dLLMOpen-dLLM 是一个开源的扩散语言模型，专门面向代码生成任务。它解决了传统自回归语言模型在代码生成中推理速度慢、生成缺乏全局一致性的问题，通过扩散模型的方★ 662
mLLMCelltypemLLMCelltype 是一个利用多种大语言模型（LLM）进行单细胞 RNA 测序数据细胞类型注释的开源工具。它通过集成多个 LLM 的共识结果，解决传统注释★ 661
RandOptRandOpt 是 ICML 2026 Spotlight 论文《Neural Thickets: Diverse Task Experts Are Dense★ 656
trainable-agentstrainable-agents 是论文《Character-LLM: A Trainable Agent for Role-Playing》的官方代码与数据集★ 653
Awesome-LLM-in-Social-Science这是一个收录大语言模型（LLM）在社会科学领域应用的论文精选列表。项目旨在解决社会科学研究者难以系统追踪LLM相关前沿研究的问题，通过分类整理相关学术论文，帮助★ 652
WoodpeckerWoodpecker 是一个针对多模态大语言模型（MLLM）的幻觉纠正工具。它通过训练一个轻量级的纠正器，在模型生成文本后，利用视觉知识库和交叉验证机制，自动检★ 650
LiquidLiquid 是一个基于大型语言模型的可扩展统一多模态生成框架，已被 IJCV 接收。它旨在解决传统扩散模型在图像生成中步骤多、速度慢，且难以与语言模型统一的问★ 640
END-TO-END-GENERATIVE-AI-PROJECTS这是一个汇集端到端生成式AI行业项目的开源仓库，专注于大语言模型（LLM）的完整落地流程，从数据准备、模型微调、推理优化到部署上线。项目旨在为开发者提供可直接参★ 639
SINQSINQ 是一个全新的 LLM 量化方法，目标是在不显著损失精度的情况下让任意大语言模型变得更小、运行更快。它已被 ICML 2026 接收，属于学术前沿的模型★ 635
TrustLLMTrustLLM 是一个针对大语言模型可信度的系统性研究项目，源自 ICML 2024 论文。它定义了一个包含真实性、安全性、公平性、鲁棒性、隐私性、机器伦理与★ 632
YuLan-ChatYuLan-Chat 是中国人民大学高瓴人工智能学院推出的开源大语言模型系列，旨在提供从基座模型到对话模型的完整技术栈。项目解决了学术机构在资源受限下训练高性能★ 632
CipherChatCipherChat是一个评估大语言模型安全对齐泛化能力的框架。它通过将有害指令编码为密码或加密形式，测试模型在非自然语言输入下的安全表现。核心能力包括：支持多★ 630
qwen.cppqwen.cpp 是一个基于 C++ 实现的 Qwen 大语言模型推理库，旨在将通义千问模型高效地运行在本地设备上。它解决了在资源受限环境（如个人电脑、边缘设备★ 626
ten-turn-detectionten-turn-detection 是一个用于全双工对话通信的转折点检测开源模型。它解决的是在实时语音对话中，如何准确判断用户何时说完、何时应该由AI接管发言★ 620
openagiOpenAGI 是一个面向开放智能体与通用人工智能（AGI）的开源项目，旨在为开发者提供构建自主智能体的基础框架。它解决了从零搭建智能体时面临的工具集成、任务规★ 618
Multi-Agents-DebateMulti-Agents-Debate（MAD）是首个探索大语言模型多智能体辩论机制的研究性开源项目。它通过让多个LLM智能体就同一问题展开多轮辩论，模拟人类讨★ 616
AgentReviewAgentReview 是 EMNLP 2024 主会议 Oral 论文的官方实现，旨在用大语言模型智能体模拟学术同行评审过程。它解决传统同行评审中效率低、主观★ 614
Awesome-Remote-Sensing-Agents这是一个遥感智能体领域的综述性开源项目，汇集了遥感智能体（Remote Sensing Agents）相关的论文、代码、数据集和工具。它系统梳理了将大语言模型、★ 613
Chinese-MixtralChinese-Mixtral 是一个专注于中文优化的混合专家（MoE）大语言模型项目，基于 Mixtral 架构进行中文能力增强。它解决了 Mixtral 原★ 613
LightReasonerLightReasoner 是一个源自 ACL 2026 Oral 论文的开源项目，核心研究问题是“小语言模型能否教会大语言模型推理”。它通过让小型语言模型生成★ 612
multilspymultilspy 是一个用 Python 编写的 LSP（语言服务器协议）客户端库，旨在帮助开发者快速构建基于语言服务器的应用。它解决了直接与语言服务器通信时★ 612
kanikani（カニ）是一个高度可黑客化的微框架，用于构建调用工具的语言模型应用。它解决了开发者在集成工具调用（function calling）时面临的复杂性问题，★ 610
agent_learning这是一个系统性的 AI Agent 开发教程项目，旨在帮助开发者从零开始学习智能体开发。它覆盖了 LLM 智能体、RAG、工具调用、记忆系统、多智能体系统等核心★ 609
deitaDeita 是一个专注于数据高效指令微调的开源项目，旨在解决大语言模型对齐过程中数据质量参差不齐、训练成本高昂的问题。它通过自动筛选高质量指令数据，用更少的数据★ 607
embedJsembedJs 是一个基于 Node.js 的 RAG（检索增强生成）框架，旨在简化 LLM 与嵌入模型（Embedding）的集成工作。它解决了开发者在构建 ★ 602
EnterpriseRAG-BenchEnterpriseRAG-Bench 是一个专为企业内部文档场景设计的 RAG（检索增强生成）评测基准与数据集。它解决的核心问题是：通用 RAG 评测集（如自★ 600
MMMUMMMU 是一个大规模多学科多模态理解与推理基准测试集，旨在评估和推动 AI 模型在专家级通用人工智能（AGI）方向上的能力。它包含来自艺术、工程、科学等六大领★ 598
LAMBDALAMBDA 是一个基于大型语言模型的数据智能体框架，源自香港理工大学的研究论文。它旨在解决数据科学任务中的人工干预问题，通过自然语言交互实现数据查询、分析和可★ 598
awesome-foundation-model-single-cell-papers这是一个精选论文列表，汇集了单细胞生物学领域的基础模型研究。它解决了单细胞数据高维、稀疏、异质性强，传统分析方法难以捕捉复杂细胞状态的问题。项目系统梳理了scG★ 592
Flash-Sparse-AttentionFlash-Sparse-Attention 是一个面向原生稀疏注意力机制的高效实现库，专注于解决长序列场景下标准注意力计算开销过大的问题。它通过融合稀疏模式与★ 591
SPPOSPPO（Self-Play Preference Optimization，自博弈偏好优化）是一个用于大语言模型对齐训练的开源项目，提供了论文的官方实现。它解★ 589
app-builder千帆AppBuilder-SDK是百度智能云千帆平台推出的Python开发工具包，旨在帮助开发者快速构建AI原生应用。它解决了从底层模型调用到应用逻辑编排的复杂★ 587
GromaGroma 是一个基于多模态大语言模型（MLLM）的视觉定位模型，核心创新在于“局部视觉标记化”（Localized Visual Tokenization）。★ 587
Awesome-LLM-On-Policy-Distillation这是一个关于大语言模型在线策略蒸馏（On-Policy Distillation）的精选资源清单，汇集了相关论文、代码和工具。在线策略蒸馏是知识蒸馏的一种重要形★ 584
hydeHyDE（Hypothetical Document Embeddings）是一种零样本稠密检索技术，通过让大语言模型生成与查询相关的假设文档，再对假设文档进行★ 583
LLM-FineTuning-Large-Language-Models该项目是一个专注于大语言模型（LLM）微调的教学型开源仓库，主要使用 Jupyter Notebook 编写，旨在帮助开发者系统学习和实践大模型微调技术。它解决★ 578
HolodeckHolodeck 是一个基于 CVPR 2024 论文的开源项目，旨在通过自然语言指令自动生成 3D 具身 AI 环境。它解决了传统 3D 环境构建耗时费力的问★ 577
adaptive-classifieradaptive-classifier 是一个基于 Python 的灵活自适应文本分类系统，专为处理动态变化的文本分类任务而设计。它解决了传统分类模型在数据分布★ 575
LLaVA-MiniLLaVA-Mini 是一个统一的大规模多模态模型（LMM），旨在高效处理图像、高分辨率图像和视频的理解任务。它解决了传统多模态模型在处理高分辨率图像和视频时计★ 573
SepLLMSepLLM 是一个针对大语言模型推理加速的开源项目，核心思想是将输入序列中的连续片段压缩为单个分隔符（separator），从而显著减少 KV 缓存大小和注意★ 572