1、llm-server-docs
项目提供了一份基于Debian系统的本地语言模型服务器搭建指南,适用于Linux初学者。教程涵盖驱动安装、GPU功耗设置、自动登录配置及开机自启脚本部署等关键步骤,支持Ollama/vLLM等多种OpenAI兼容方案。方案设计强调四大原则:简易安装(快速部署)、稳定运行(持续工作数周)、低维护成本(组件简单易懂)和界面美观(接近云服务体验)。所有工具均采用开源方案,确保用户对话数据全程本地处理,特别适合需要长期稳定运行LLM服务的个人开发者或研究团队。
1、Dolphin
由数据海洋AI与清华大学联合研发的Dolphin多任务语音识别模型正式亮相。该模型覆盖东亚、南亚、东南亚及中东地区40余种语言,并支持22种汉语方言,训练数据量超21万小时(含自有及开源数据),具备语音识别、端点检测、分段及语种识别多重功能。
1、Awesome-Agent-Papers
该存储库汇集了关于大型语言模型(LLM)智能体的研究论文,涵盖智能体构建、协作机制、进化、工具集成、安全性、基准测试及应用等关键类别。通过系统分类,提供了理解LLM智能体快速发展领域的框架,连接设计原理与涌现行为的碎片化研究。综述论文显示,自2023年以来相关研究显著增加,存储库还包括统计趋势、词云分布和资源列表,旨在推动学术交流与实际应用,强调技术架构到现实用例的全面视角。
1、MCP-Chinese-Getting-Started-Guide
模型上下文协议(MCP)是一个创新的开源协议,旨在标准化大语言模型(LLM)与外部数据源及工具的连接方式,类似AI应用的“USB-C接口”。其核心功能包括资源、提示词、工具、采样、根目录和传输层,其中“工具”是本文重点。MCP支持stdio和SSE两种传输协议,以stdio为主进行讲解。文章使用Python 3.11和uv工具管理项目,代码将在Github上开源。本项目详细介绍了MCP的实现,强调其通用性及与大语言模型的适配潜力,其他功能则简要说明。
1、one-person-company
这两年我们常常听到超级个体 “一人公司” 的说法,那该拥有哪些 AI 工具才能一人顶一个公司?可以看下 GitHub 上这个项目 one-person-company,汇总了各类日常实用的 AI 工具,如 AI 对话、图文视频、开发工具、媒体工具、网站设计、Logo 设计等等。这里面收集整理的工具,均备注了是否免费、开源以及收费情况,希望能帮助到大家提升工作效率。