LLMUnity

支持在 Unity 引擎中无缝集成大型语言模型，创建智能交互角色

游戏开发 Github 开源项目 Unity LLM llama.cpp AI角色

LLMUnity项目允许在Unity中集成大规模语言模型，创建智能交互角色，实现更沉浸的游戏体验。支持Windows、Linux、macOS和Android等操作系统，兼容所有主流LLM模型。本地快速推理，无需互联网连接，数据隐私有保障。操作简便，仅需一行代码，既适用于个人也适用于商业项目。项目基于llama.cpp和llamafile库，提供免费下载，遵循MIT开源许可证。

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ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具

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Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目，利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法，用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法，适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台，助力在Unity丰富环境中测试AI进展，并惠及广泛的研究和开发社区。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

llama2.c - 轻量级Llama 2推理引擎支持多平台高性能部署

AI模型GithubLlama 2人工智能开源项目自然语言处理

llama2.c是一个基于Llama 2的开源轻量级推理引擎,支持在Linux、BSD、macOS和Windows等多平台上运行。它提供高性能CPU和GPU推理,并可利用OpenBLAS、Intel MKL等加速库。该项目旨在通过部署小型网络化LLM,在资源受限环境(如学校图书馆)中实现AI应用,推动AI技术的普及和集体智能的发展。

autollm - 统一API的高效LLM应用开发解决方案

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AutoLLM 提供简化的 LLM 应用开发体验，支持 100 多种语言模型和 20 多种向量数据库，具有成本计算、快速创建 RAG LLM 引擎和 FastAPI 应用等功能。通过一行代码即可实现高效的查询引擎和 API 部署，适用于多种应用场景。

spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件

GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目

该模块将大型语言模型（LLMs）集成到spaCy中，实现了快速原型设计和提示生成，无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API，并兼容Hugging Face上的开源LLMs，如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain，提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础，提供灵活高效的NLP解决方案。

Virtual-Human-for-Chatting - Unity驱动的实时交互Live2D虚拟人系统

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Virtual-Human-for-Chatting项目是Unity驱动的实时交互Live2D虚拟人系统。整合Azure、OpenAI和APISpace API，提供虚拟人物对话、表情变化和人脸检测功能。项目附带详细部署指南和技术文档，面向研究人员和开发者需求。支持1920*1080高清分辨率，采用OpenCVPlusUnity等开源计算机视觉工具。遵循MIT许可证，同时尊重模型和美术资源版权。

mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

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mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。

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AnythingLLM是一个全栈AI应用，可以将任何文档、资源或内容转换为LLM可以使用的上下文，支持多用户管理和权限设置，不需要复杂的配置即可使用。该应用支持自主选择LLM或向量数据库，支持PDF、TXT、DOCX等多种文档类型，具备聊天引用和完全云部署的能力。提供完整的开发者API，支持自定义集成，是构建私有ChatGPT的理想选择。

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基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。

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