dynalang

使用语言和多模态模型预测与解决任务

Dynalang 人工智能多模态模型训练脚本语言建模 Github 开源项目

Dynalang项目通过多种语言创建一个多模态世界模型，预测未来并解决任务。提供详细的安装指南和训练配置，支持HomeGrid、Messenger、VLN和LangRoom等环境。该项目建基于最新研究，旨在通过语言建模提高任务解决效率。

polyglot - 跨平台AI语言练习应用，支持智能语音合成与自定义功能

AI练习AzureChatGPTGithubPolyglot开源项目语言学习

Polyglot是一款使用ChatGPT和Azure AI技术的跨平台语言练习应用，适用于桌面端和Web。功能包括智能语音合成、聊天、暗黑模式和用户自定义，大幅提升语言训练体验。支持多种AI角色、语音识别和高亮功能，兼容macOS、Windows和Linux。

xlang-paper-reading - 最新语言模型代理研究与实践集合

GithubXLANG代码生成对话系统开源项目语义解析语言模型代理

该项目旨在构建可执行的语言模型代理，将语言指令转化为可在数据库、Web应用和物理环境中执行的代码或操作。包括LLM与外部工具结合、代码生成、语义解析及对话系统技术，旨在优化数据分析、Web应用和机器人指令处理。页面汇集了最新研究论文，帮助用户了解最新进展。

keras-llm-robot - 基于Langchain和Fastchat开源框架的Web应用，支持多模态、RAG和Agent等多功能

GithubKeras-llm-robotWeb UI多模态模型开源开源项目语言模型

keras-llm-robot是一套基于Langchain和Fastchat开源框架的Web应用，支持多模态、RAG和Agent等多功能。项目完全开源，适合在Hugging Face平台上测试和部署各类模型。用户可自定义模型组合以适应不同的部署和实验需求，同时提供语音和图像识别、代码执行、实时翻译等多元化功能。

LanguageBind_Video_FT - 基于语言的多模态预训练方法扩展到N种模态

GithubHuggingfaceICLRLanguageBind多模态开源项目模型视频语言预训练

LanguageBind是一种基于语言的多模态预训练方法,将视频-语言预训练扩展到视频、红外、深度、音频等多种模态。该方法以语言作为不同模态间的桥梁,无需中间模态即可实现高性能。项目提出了包含1000万条数据的VIDAL-10M数据集,涵盖5种模态。通过多视角增强的描述训练,LanguageBind在多个下游任务中展现出优异性能。

Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人

GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型

Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。

langchain - 支持AI服务和自托管模型的集成解决方案

BumblebeeElixirGithubLLMChainLangChainOpenAI开源项目

Elixir LangChain是一个框架，使Elixir应用能够集成AI服务和自托管模型。支持的AI服务包括OpenAI ChatGPT、OpenAI DALL-e 2、Anthropic Claude、Google AI、Google Vertex AI等，以及Llama、Mistral和Zephyr等Bumblebee自托管模型。LangChain通过模块化组件和预构建链条，帮助开发者快速构建复杂应用，支持数据感知和环境交互功能，显著提高应用的灵活性和扩展性。

NVLM-D-72B - 开源前沿级多模态大语言模型实现视觉语言任务的最新突破

GithubHuggingfaceNVLM人工智能多模态大语言模型开源项目模型视觉语言

NVLM-D-72B是一款开源的多模态大语言模型，在视觉语言任务上表现卓越，达到了与顶级专有和开源模型相当的水平。该模型不仅擅长视觉语言任务，在多模态训练后其纯文本处理能力也有所提升。NVLM-D-72B可执行光学字符识别、多模态推理、定位、常识推理等多种任务，为AI研究社区提供了强大的开源多模态能力。

langchainrb - 通过Ruby开发LLM驱动的智能应用

GithubLLMLangchain.rbRuby向量搜索开源项目聊天机器人

Langchain.rb使用Ruby构建LLM驱动的应用程序，支持深度Rails集成。提供统一接口，兼容多种LLM提供商如OpenAI、GooglePalm、Cohere等，以及向量搜索数据库如Chroma、Pinecone和Weaviate。功能涵盖提示管理、输出解析、RAG系统构建等，并提供付费咨询服务，了解更多请联系开发者。

InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力

GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉

InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包

GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型

LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具，实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python，并提供多种训练和推理功能，包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容，开发者可以轻松上手并参与贡献，进一步优化和扩展项目功能。

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