一款开源的通用多智能体框架，支持通过自然语言构建、评估和训练自主智能体舰队。具备分布式强化学习训练管道，支持网页浏览、操作系统控制等复杂环境交互，在 GAIA、OSWorld、VisualWebArena 等权威基准测试中名列前茅。

其他多模态大语言模型

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由因斯布鲁克大学开发的模块化Python工具包，整合信息检索、重排序与RAG生成功能，内置40+预处理数据集，支持一行代码构建完整RAG管道。

模型与推理框架自然语言处理SDK

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即插即用的多目标跟踪（MOT）Python库，提供SORT和ByteTrack等经典算法的模块化实现。采用检测器无关设计，可配合任意目标检测模型（YOLO、DETR等）使用，支持视频文件、摄像头、RTSP流等多种输入源。提供统一CLI工具与Python API，内置CLEAR、HOTA、Identity等标准MOT评估指标计算功能。

多模态深度学习SDK

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哈佛大学出品的机器学习系统工程教材，集成 TinyTorch 框架与边缘设备部署实验，覆盖从 ML 基础到系统优化的完整知识体系。

其他深度学习机器学习

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O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方代码库，包含12章核心内容与Bonus章节，涵盖Tokens、Transformer、RAG、微调等主题。提供300+插图与可运行的Jupyter Notebook，支持Colab与本地环境。

自然语言处理RAG大语言模型

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包含93+个生产级示例的综合AI工程资源库，提供LLM应用、RAG系统、AI Agent开发及MCP协议的深度教程与可运行代码实现，覆盖从初级到高级的完整学习路径。

其他大语言模型MCP

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清华大学THUNLP推出的端到端全能多模态大模型，支持视觉理解、语音对话和全双工多模态实时流交互，性能接近Gemini 2.5 Flash，可在手机端高效运行。

大语言模型多模态Transformers

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语言模型全自动审查移除工具，通过方向性消融与TPE参数优化自动移除模型安全对齐，在最小化拒绝行为的同时保留模型原始能力。支持稠密模型、多模态模型和MoE架构。

多模态大语言模型Transformers

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由清华大学与智谱 AI 联合推出的开源端到端视觉语言模型驱动的 GUI 智能体，基于 GLM-4V-9B 双语开源 VLM 基座模型，通过屏幕截图与自然语言指令实现跨平台（Windows/macOS/Android）图形界面自动化操作与推理。

模型与推理框架大语言模型多模态

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汇总大模型长思维链(Long-CoT)推理领域的精选资源，包括前沿论文、开源代码实现及训练数据集，追踪Long-CoT技术的最新进展与应用范式。

其他自然语言处理AI代理

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