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用预训练语言模型ALBERT做中文NER 、基于GPT2的特定主题文本生成/文本增广、开源预训练语言模型合集、多语言句向量包、编码、标记和实现：一种可控高效的文本生成方法、 英文脏话大列表 、attnvis：GPT2、BERT等transformer语言模型注意力交互可视化、CoVoST：Facebook发布的多语种语音-文本翻译语料库，包括11种语言(法语、德语、荷兰语、俄语、西班牙语、意大利语、土耳其语、波斯语、瑞典语、蒙古语和中文)的语音、文字转录及英文译文、Jiagu自然语言处理工具 - 以BiLSTM等模型为基础，提供知识图谱关系抽取 中文分词 词性标注 命名实体识别 情感分析 新词发现 关键词 文本摘要 文本聚类等功能、用unet实现对文档表格的自动检测，表格重建、NLP事件提取文献资源列表 、 金融领域自然语言处理研究资源大列表、CLUEDatasetSearch - 中英文NLP数据集：搜索所有中文NLP数据集，附常用英文NLP数据集 、medical_NER - 中文医学知识图谱命名实体识别 、(哈佛)讲因果推理的免费书、知识图谱相关学习资料/数据集/工具资源大列表、Forte：灵活强大的自然语言处理pipeline工具集 、Python字符串相似性算法库、PyLaia：面向手写文档分析的深度学习工具包、TextFooler：针对文本分类/推理的对抗文本生成模块、Haystack：灵活、强大的可扩展问答(QA)框架、中文关键短语抽取工具
仓库/Skill 库
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经过最佳基准测试的开源 AI 记忆系统，而且是免费的。The best-benchmarked open-source AI memory system. And it's free.
🪢 开源 AI 工程平台:涵盖 LLM 评测、可观测性、指标、prompt 管理、playground 和数据集。集成 OpenTelemetry、LangChain、OpenAI SDK、LiteLLM 等。🍊 YC W23🪢 Open source AI engineering platform: LLM evals, observability, metrics, prompt management, playground, datasets. Integrates with OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM, and more. 🍊YC W23
Local-first 代码智能图谱，面向 MCP 与 CLI。为代码库构建持久化映射，使 AI 编程工具只读取关键内容，在代码评审与大仓库工作流中实现可基准测试的上下文缩减。Local-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.
面向 agents、LLM 和 ML 模型的开源 AI 工程平台。MLflow 帮助各种规模的团队调试、评估、监控和优化生产级 AI 应用，同时控制成本并管理对模型和数据的访问。The open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.
基于真实场景基准测试的、面向 AI 编程 Agent 的 #1 持久化记忆方案#1 Persistent memory for AI coding agents based on real-world benchmarks
测试你的 prompts、Agent 与 RAG。提供 AI 领域的红队 / 渗透测试 / 漏洞扫描能力，可对比 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等模型的性能。使用简洁的声明式配置，集成命令行与 CI/CD。OpenAI 与 Anthropic 已在使用。Test your prompts, agents, and RAGs. Red teaming/pentesting/vulnerability scanning for AI. Compare performance of GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, and more. Simple declarative configs with command line and CI/CD integration. Used by OpenAI and Anthropic.
通过全面的 tracing、自动化评估和生产就绪的仪表板，调试、评估和监控你的 LLM 应用、RAG 系统和 agentic workflows。Debug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards.
开源 LLM 知识平台：将原始文档转化为可查询的 RAG、自主推理 agent 和可自维护的 Wiki。Open-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.
BISHENG 是面向下一代企业 AI 应用的开放 LLM devops 平台。强大且全面的功能包括：GenAI workflow、RAG、Agent、统一模型管理、评估、SFT、数据集管理、企业级系统管理、可观测性等。BISHENG is an open LLM devops platform for next generation Enterprise AI applications. Powerful and comprehensive features include: GenAI workflow, RAG, Agent, Unified model management, Evaluation, SFT, Dataset Management, Enterprise-level System Management, Observability and more.
TensorZero 是一个开源 LLMOps 平台，统一了 LLM gateway、可观测性、评估、优化与实验TensorZero is an open-source LLMOps platform that unifies an LLM gateway, observability, evaluation, optimization, and experimentation.
轻松微调、评估和部署 Gemma 4、Qwen3.5、Qwen3.6、gpt-oss、DeepSeek-R1 或任意开源 LLM / VLM。Easily fine-tune, evaluate and deploy Qwen, Gemma, or any open weight LLM!
数分钟内（而非数月）将 AI Agents 部署到 Google Cloud。提供生产就绪模板，内置 CI/CD、评估和可观测性。Ship AI Agents to Google Cloud in minutes, not months. Production-ready templates with built-in CI/CD, evaluation, and observability.
找到在你的硬件上真正能跑且性能最优的本地 LLM。排名基于真实且时新的基准测试，而非参数量。一条命令，即刻运行。Find the local LLM that actually runs and performs best on your hardware. Ranked by real, recency-aware benchmarks, not parameter count. One command, run it instantly.
🧊 开源 LLM 可观测性平台，一行代码即可实现监控、评估与实验。YC W23 🍓🧊 Open source LLM observability platform. One line of code to monitor, evaluate, and experiment. YC W23 🍓
🐢 面向 LLM Agent 的开源评估与测试库🐢 Open-Source Evaluation & Testing library for LLM Agents
下一代 AI Agent 优化平台：Cozeloop 提供从开发、调试、评估到监控的全生命周期管理能力，解决 AI agent 开发中的挑战。Next-generation AI Agent Optimization Platform: Cozeloop addresses challenges in AI agent development by providing full-lifecycle management capabilities from development, debugging, and evaluation to monitoring.
LLM 实战指南：从基础到使用 LLMOps 最佳实践将 LLM 和 RAG 应用部署到 AWSThe LLM's practical guide: From the fundamentals to deploying advanced LLM and RAG apps to AWS using LLMOps best practices
一个覆盖文本、图像、视频与音频任务的统一多模态评估工具包。One-for-All Multimodal Evaluation Toolkit Across Text, Image, Video, and Audio Tasks
大型多模态模型 LMM 的开源评估工具包，支持 220+ LMM 与 80+ 基准测试。Open-source evaluation toolkit of large multi-modality models (LMMs), support 220+ LMMs, 80+ benchmarks
开源 LLMOps 平台：集成 prompt playground、prompt 管理、LLM 评估和 LLM 可观测性。The open-source LLMOps platform: prompt playground, prompt management, LLM evaluation, and LLM observability all in one place.
⚡FlashRAG：面向高效 RAG 研究的 Python 工具包（WWW2025 Resource）⚡FlashRAG: A Python Toolkit for Efficient RAG Research (WWW2025 Resource)
面向 LLM 实验和 AI Agent 的评估与追踪Evaluation and Tracking for LLM Experiments and AI Agents
面向 LLM 评估和 AI agent 测试的平台The platform for LLM evaluations and AI agent testing
一个精简且可定制的高效大模型（LLM、VLM、AIGC）评估与性能基准测试框架。A streamlined and customizable framework for efficient large model (LLM, VLM, AIGC) evaluation and performance benchmarking.
Laminar —— 专为 AI agent 打造的开源可观测性平台，YC S24。Laminar - open-source observability platform purpose-built for AI agents. YC S24.
用于对 LLM prompt 进行对抗测试的开源可视化编程环境An open-source visual programming environment for battle-testing prompts to LLMs.
开源 AI 工程平台：基于 OpenTelemetry 的 LLM 可观测性、GPU 监控、guardrails、评估、prompt 管理、Vault、Playground。🚀💻 集成 50+ LLM provider、VectorDB、agent 框架与 GPU。Open source platform for AI Engineering: OpenTelemetry-native LLM Observability, GPU Monitoring, Guardrails, Evaluations, Prompt Management, Vault, Playground. 🚀💻 Integrates with 50+ LLM Providers, VectorDBs, Agent Frameworks and GPUs.
生成式AI综合资源，包含详细路线图、项目、用例、面试准备与编码练习Comprehensive resources on Generative AI, including a detailed roadmap, projects, use cases, interview preparation, and coding preparation.
AssetOpsBench - Industry 4.0：面向工业4.0资产运维的领域AI Agent构建、编排与评估统一基准与框架，包含460+场景、5类专业Agent（IoT、FMSR、TSFM、工单等），以及基于MCP的多Agent编排蓝图（MetaAgent、AgentHive）AssetOpsBench - Industry 4.0: A unified benchmark and framework for building, orchestrating, and evaluating domain-specific AI agents for Industry 4.0 asset operations and maintenance, with 460+ scenarios, 5 specialist agents (IoT, FMSR, TSFM, Work Order,...), and multi-agent orchestration blueprints (MetaAgent, AgentHive) over MCP.
WFGY 正迈向 WFGY 5.0 Polaris Protocol，面向 AI reasoning、RAG、agents 与真实工作流的重要开源版本，包含 Problem Map、Global Debug Card、WFGY 4.0 与 CFV Easter EggWFGY is heading toward WFGY 5.0 Polaris Protocol, a major open-source release for AI reasoning, RAG, agents, and real-world workflows. Includes Problem Map, Global Debug Card, WFGY 4.0, and the CFV Easter Egg.
用于构建生产级Agent系统的Go框架，涵盖图工作流、工具、记忆、A2A、AG-UI、MCP、评估与可观测性A Go framework for building production agent systems with graph workflows, tools, memory, A2A, AG-UI, MCP, evaluation, and observability.
开源、端到端的 LLM 与 AI agent 应用评估、观测与改进平台。Tracing · Evals · Simulations · Datasets · Gateway · Guardrails。可自托管，Apache 2.0 许可。Open-source, end-to-end platform for evaluating, observing, and improving LLM and AI agent applications. Tracing · Evals · Simulations · Datasets · Gateway · Guardrails. Self-hostable. Apache 2.0.
一个使用模拟的、真实的合成交互对 Agent 进行全面诊断和优化的框架。A framework for comprehensive diagnosis and optimization of agents using simulated, realistic synthetic interactions
社区最全面、持续更新的 LLM 软件漏洞检测研究索引——涵盖函数级、仓库级、Agent 级以及智能合约检测方向的论文，并附数据集、基准和综述The community's most comprehensive, continuously-updated index of research on Large Language Models for software vulnerability detection — papers across function-level, repository-level, agentic, and smart-contract detection, plus datasets, benchmarks, and surveys.