AI Repos
1、DeepSeek-671B-SFT-Guide
DeepSeek-V3/R1 满血版 671B 全参数微调的开源解决方案，包含从训练到推理的完整代码和脚本，以及实践中积累一些经验和结论，由中国科学院自动化研究所和中科闻歌联合推出。实现了包含 DeepSeek-V3/R1 训练逻辑的 modeling 文件（详见 ./model，根据 Deepseek-V3 论文并结合 Deepseek-V2 的 modeling 文件进行代码逻辑补全）；实现了基于数据并行（DeepSpeed ZeRO）+ 序列并行（SP）的 DeepSeek-V3/R1 671B 满血版全参数微调；总结了模型训练和部署全流程踩坑经验、遇到的问题及解决方案。
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1、mcp-playwright
基于Playwright的MCP服务项目：mcp-playwright，可以让AI与网页交互，执行打开网页、点击按钮、输入文字、截图、运行JavaScript等操作。可以用来做自动化测试、数据抓取、网页分析等应用。通过mcp-playwright实时与网页交互，获取网页上的动态数据，使得AI能处理最新信息。执行JavaScript代码，AI就可以对网页进行更复杂的操作。
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1、open-mcp-client
基于Web的MCP客户端项目：Open MCP Client。只需一个URL，即可在应用中与MCP服务器交互。通过LangChain构建的LangGraph agent连接MCP服务器并调用工具。前端使用CopilotKit构建，实现客户端交互。
2、blender-mcp
BlenderMCP通过模型上下文协议（MCP）将Blender与Claude AI连接，实现Claude对Blender的直接交互与控制。该集成支持提示辅助的3D建模、场景创建与操作。功能包括双向通信、对象操控、材质控制、场景检查及代码执行。系统包含两个核心组件：Blender插件（addon.py）在Blender内创建套接字服务器以执行命令；MCP服务器（server.py）实现协议并连接插件，为用户提供智能化、高效的3D设计体验。
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1、GraphAgent
人大和阿里开源的，支持十万级节点图谱生成的框架：GraphAgentGenerator，模拟速度提高了90.4%。GAG利用LLM中预训练的社会共识知识，通过模拟人与物体的互动来生成动态的带有文本属性的社交图。比如模拟一个学术圈的社交网络，它会根据学者们的个人资料，像研究方向、发表的论文等来模拟他们的行为，生成相应的社交网络图。GAG生成结果可以展现真实世界网络的七个关键结构特征，幂律度分布、小世界特性、直径收缩等。在图扩展任务中，GAG在特定评估指标上比性能最佳的基线模型提高了 11%
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1、Finer-CAM
Finer-CAM 是一种新型图像识别技术，通过精细化分析，使神经网络能够在面对细微差别时更加精准地识别图像特征。与传统的Class Activation Map（CAM）不同，Finer-CAM通过对比多个类别的预测结果，能够高效锁定那些独特的、与众不同的特征，避免错误分类。它不仅提高了分类精度，还减少了背景干扰，成为细节分析的“利器”。此外，Finer-CAM支持多模态零样本学习，能根据文字描述准确识别图像中的特征，大大提升AI决策过程的透明度和可信度。
