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onedollarai.lol提供每月1美元的大语言模型访问服务。该平台汇集了Meta LLaMa 3和Microsoft Phi等多种先进LLM，为AI爱好者、研究人员和开发者提供经济实惠的选择。这项服务使高质量AI技术变得更加平易近人，让更多用户有机会体验和应用先进的人工智能技术。通过提供具有竞争力的价格，该平台正在改变人们使用和体验AI技术的方式，使其不再局限于高端用户。

Prompteams是一个专业的AI提示管理和测试平台，专为LLM（大型语言模型）应用开发而设计。它集成了版本控制、团队协作、测试套件和API自动生成等功能，帮助团队高效开发和管理AI提示。平台支持无限量的测试用例、团队成员和存储库，并提供实时API接口，便于快速迭代和测试。Prompteams为各种规模的企业提供全面的AI提示工程解决方案，支持CI/CD pipeline（持续集成/持续部署流程），助力提升AI应用开发效率。

AnyGen AI是一个综合企业生成式AI平台，支持多种大型语言模型、多语言和多云环境。它提供统一接口，可自动生成基于LLM的AI应用，具有安全性、隐私保护和可靠性特点。平台包含LLM Studio、UI生成器、API生成器等功能模块，使数据科学家能灵活选用LLM，快速开发和部署定制AI解决方案，增强企业在生成式AI领域的竞争力。

LinkRe是一个创新的智能文档管理平台，整合了AI驱动的文档摘要和关键词提取技术。它能够构建思维网络，分析内容关联，并提示低使用率文档。通过在独立服务器上存储思维链接，LinkRe在不改变原始文档的前提下，实现了统一的信息访问和管理。平台计划推出的周报和分组功能，将进一步增强用户对信息的组织和理解能力。

Ottic专注于LLM应用的评估和管理。平台提供测试管理、提示工程、性能评估和用户行为分析功能。支持可视化提示管理和全面测试套件创建。具备企业级安全特性，可与常用工具集成，为LLM应用质量保证提供专业解决方案。

Dynawiki是一个创新的在线维基平台，通过人工智能技术动态生成wiki页面。用户可选择页面上的任何文本，系统会自动生成相应的新页面，理论上创造出无限扩展的知识库。这一独特功能使Dynawiki成为理想的学习工具，为探索各种主题提供智能平台。学生、研究人员和知识爱好者都能在此获取丰富的信息资源，体验无边界的学习过程。

Allganize专注于企业AI解决方案,提供领先的大语言模型(LLM)技术。产品包括面向各行业的本地部署LLM模型、LLM基础设施、应用构建器和应用市场。通过无代码AI集成工具和安全可扩展的解决方案,帮助企业轻松构建和部署定制LLM应用,实现业务自动化和效率提升。Allganize拥有15年AI经验,为各种规模的企业提供专业指导和量身定制的高级解决方案。

llmChef是一款AI响应优化工具，简化AI交互过程。提供100多个预设提示模板，支持自定义创建和社区共享。无需掌握复杂技巧即可获得优质AI回应。支持多种AI模型，具备文本和图像处理功能，拥有大容量上下文窗口。为不同需求的用户提供多层级服务，提升AI使用效率，节省时间成本。

LLMApi是一个无代码平台，专门用于快速将大语言模型（LLM）创意转化为生产级API。该平台支持在5分钟内部署AI微服务，显著提升机器学习团队的数据产品交付效率。LLMApi能将CSV文件直接转换为LLM API，简化AI功能的实现和部署过程。这个平台优化AI开发流程，加速创意到产品的转化，无需编码即可完成。

Lamini是一个面向企业的大型语言模型平台，为软件团队提供快速开发和控制LLM的能力。平台内置最佳实践，可在海量专有文档上优化模型，提高性能并确保安全。Lamini支持本地和云端部署，是首个可在AMD GPU上运行并大规模扩展的LLM平台。目前已被多家大型企业和AI初创公司采用，实现了95%的准确率，查询处理能力是vLLM的52倍。

Tavily是一款为AI助手和LLMs优化的搜索引擎API。它提供实时、准确的搜索结果，提升AI决策能力，减少幻觉和偏见。支持深度研究和智能查询，单次API调用即可获取可信且精选的信息。Tavily为AI应用提供可靠的实时知识连接，受到全球AI领域专业人士的认可。

Latitude是一个开源的大语言模型(LLM)开发平台，为AI开发团队提供协作环境以构建、测试和部署智能功能。平台集成了提示管理系统、自动化监控和评估工具，支持创建和迭代提示、代码集成、性能监控等。其特色功能包括版本控制、参数化提示和链式操作，有助于高效开发和维护LLM应用。无论是初创公司还是大型企业的AI团队，都能借助Latitude快速构建、优化和扩展基于LLM的创新解决方案。

Monoid是一个开源平台，专注于将API转化为AI代理。通过将API转换为具体行动，Monoid增强了大型语言模型的能力，使AI代理能够理解上下文并执行用户指令。用户可以选择基础语言模型、代理类型和相关行动，快速创建自定义AI代理。平台提供API测试、代理对话功能，并支持在社区分享行动和代理。Monoid适用于多种场景，包括智能购物助手、自动化客户支持和工作流程优化等。

Predibase为开发者提供大语言模型调优和部署服务。该平台支持低成本高效率地微调和部署开源大语言模型，性能可媲美GPT-4。平台采用先进微调技术和高效服务基础设施，支持云端或私有环境部署。Predibase具备企业级安全性，保障用户对模型和知识产权的完全控制。开发者可通过Predibase快速评估、微调和部署特定任务的大语言模型，有效降低AI应用开发和运营成本。

Teammate AI Services为开发者提供迭代式提示工程和RAG开发工具，涵盖GenAI开发全生命周期。平台包括敏捷提示开发（Lang）、无代码RAG构建（Aug）、LLM可观察性（Intel）和开源模型API（Infer）等功能。通过整合提示、RAG和模型配置于单一API，简化了GenAI应用的开发和管理流程，有助于提升输出质量和准确性。

Tidepool是一个专业的文本数据分析平台，运用先进的语言模型和智能分析技术，从聊天记录、用户反馈等海量文本中提取有价值的洞察。平台界面简洁直观，无需编程技能，适合各类用户使用。Tidepool能高效处理包含数十亿条信息的大规模数据集，并提供企业级安全保障。通过深入理解文本数据，帮助企业发现隐藏的商业机会，优化客户体验，并制定更明智的决策。无论是市场调研、产品改进还是客户服务优化，Tidepool都能为您的业务带来显著价值。

Superpowered AI专注于提供检索增强生成(RAG)服务。平台采用SuperStack技术，包含AutoQuery、相关片段提取和AutoContext功能，解决了传统RAG系统的不足。支持多样化的数据接入和灵活部署，提供REST API、Python包和React组件。适用于客户服务、员工效率提升、法律分析和教育等领域。平台注重数据安全，使用256位AES加密。目前已获得6000多用户的信赖，正在推动检索增强生成技术的创新应用。

Codefy.ai为开发者提供新型编码工具包，核心功能包括创新的Flow Editor、实时token计数器、快捷键操作和token优化查询。平台支持纯代码输出和预编程表单，简化了AI辅助编码流程。目前已有7000多名开发者使用，有助于提高编码效率。

Meteron AI提供LLM和生成式AI的计量、负载均衡和存储服务。平台特点包括弹性扩展、无限存储和多模型支持，简化AI产品开发。丰富的集成生态系统和灵活定价模式使企业能快速构建和变现AI应用。适合各类规模公司使用。

Retell AI是一个专业的语音AI开发平台,支持快速构建具备自然对话能力的语音交互系统。平台特点包括800毫秒响应速度、中断处理功能,以及完整的开发工具链。Retell AI提供多语言支持,可灵活集成到不同场景,为企业打造高效智能的语音交互方案。

Orq是一个面向跨职能团队的生成式AI协作平台,提供AI应用的实验、部署和优化全流程支持。平台特色包括安全测试环境、受控部署和持续优化,并注重数据隐私与安全。Orq旨在帮助团队高效开发和管理基于大语言模型的功能,加快AI产品上市。该平台适合企业级应用,支持团队协作开发可靠的AI解决方案。

worker-vllm是一个基于vLLM推理引擎的OpenAI兼容无服务器端点部署工具。该项目可在RunPod Serverless上快速部署高性能的大语言模型(LLM)推理端点,操作简单便捷。worker-vllm充分利用vLLM的高效推理能力,为开发者提供快速、易用的LLM部署方案,有助于简化AI应用的构建过程。

gollm是一个Go语言开发的LLM工具库,提供统一API接口对接OpenAI、Anthropic等多家LLM服务。它支持高级提示工程、结构化输出、提示优化等功能,方便开发者构建内容创作、推理分析、数据生成等AI应用。gollm简化了LLM集成过程,提高了AI应用开发效率。

LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外，项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用，为研究和实践提供了丰富的资源。

RAG with txtai项目实现了一个基于Streamlit的检索增强生成应用。系统集成了向量RAG和图RAG两种方法，通过控制语言模型的上下文来增强回答的准确性。项目支持Docker容器和Python虚拟环境部署，可灵活添加自定义数据并通过环境变量配置模型参数。这一versatile的RAG系统适用于广泛的知识检索和智能问答应用场景。

ChatEval项目通过多智能体辩论方式改进大语言模型(LLM)的评估过程。该项目让多个LLM扮演不同角色，自主讨论和评判生成文本，简化了人工评估流程。ChatEval提供互动演示平台，用户可比较不同模型回答，并观察LLM裁判如何评估。这种方法提高了评估的客观性和透明度，为改进LLM性能提供了有价值的见解。

TinyChatEngine是一个专为边缘设备设计的语言模型推理库,支持运行大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)。该库采用SmoothQuant和AWQ等先进的模型压缩技术,兼容x86、ARM和CUDA等多种平台架构,无需依赖外部库。TinyChatEngine具备跨平台兼容性、高性能和易用性等特点,能在笔记本电脑、汽车和机器人等设备上实现实时推理,提供快速响应的同时保护数据隐私。

JailbreakingLLMs项目开发了PAIR算法，用于高效生成大型语言模型的语义化越狱提示。该算法仅需黑盒访问权限，通过模拟社会工程攻击，实现自动化越狱过程。PAIR通常在20次查询内即可完成越狱，效率远超现有方法。实验表明，PAIR在各类开源和闭源语言模型上展现出优秀的越狱成功率和可迁移性。

本项目提出说服性对抗提示(PAP)方法,系统应用40种说服技巧攻击大语言模型。研究显示PAP对GPT-4等先进模型有92%成功率,且更强大的模型反而更易受影响。项目还探讨了防御策略,揭示人性化交互对AI安全的挑战,为增强大语言模型安全性提供新思路。

该项目整理了大语言模型(LLM)作为优化器和LLM自动提示词优化领域的关键论文。内容涉及强化学习、进化算法等多种优化方法，呈现了LLM在自我优化和解决复杂任务方面的能力。这一资源库为人工智能、自然语言处理和优化算法研究者提供了重要参考。

项目提供基于Streamlit构建LLM应用的入门示例，包括聊天机器人、文件问答和网络搜索对话等最小可行性样例。展示了OpenAI API集成和LangChain工具使用，帮助开发者快速熟悉LLM应用开发流程。代码开源，支持GitHub Codespaces快速启动，并提供详细的OpenAI API密钥设置指南，便于本地运行和部署。

该研究全面综述了基于大语言模型(LLM)的自主智能体，探讨了智能体的核心组件和应用领域。作为该领域首个发表的综述论文，研究分析了LLM智能体在多个学科的应用，并讨论了评估策略，为该快速发展领域的研究人员提供了宝贵见解。

本项目收录了大语言模型(LLM)持续学习领域的重要论文。涵盖知识持续学习、预训练适应、少样本学习等多个研究方向。这些论文探讨LLM如何学习新知识、适应新领域，同时保持原有能力。项目包括ICLR、NAACL、EMNLP等顶级会议发表的论文，时间跨度从2022年到2023年。收录内容涉及连续预训练、参数高效微调等主题，反映了LLM持续学习领域的最新研究趋势，为研究人员和开发者提供了解该领域最新进展的参考资源。

Ollama GUI为ollama.ai提供Web界面，支持在本地运行大型语言模型。该项目集成多种模型，如Mixtral、Phi和Solar，实现模型下载、聊天历史管理和Markdown解析等功能。基于Vue.js、Vite和Tailwind CSS开发，Ollama GUI为AI爱好者和开发者打造了便捷的本地LLM交互平台。

该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源，包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章，重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考，有助于推动相关技术的进步与落地应用。

IPEX-LLM教程提供了在英特尔XPU上使用低位大语言模型库的全面指导。内容覆盖从环境配置到高级应用开发，包括中文支持、GPU加速和模型微调等主题。本教程适合希望在英特尔硬件上开发和优化大语言模型应用的开发者，帮助他们深入了解IPEX-LLM的功能和实际应用。