AI Repos

1、WebAgent
阿里巴巴通义实验室近日发布了WebDancer，一款旨在实现自主信息搜索的原生智能体搜索推理模型。WebDancer采用ReAct框架，通过分阶段训练范式，包括浏览数据构建、轨迹采样、监督微调和强化学习，赋予智能体自主搜索和推理能力。该模型在GAIA和WebWalkerQA等基准测试中表现出色，Pass@3分数分别达到61.1%和54.6%，展现了其执行多步骤、复杂推理任务的强大潜力，有望在未来的Web 4.0时代中发挥关键作用。

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1、japanese-analyzer
“日本語文章解析器”是一款专为中文用户设计的 AI 驱动日语学习工具。它能对日语句子进行深度智能分析，自动识别并标注词汇的词性、发音和罗马音，并提供详细的中文释义，帮助用户理解日语语法结构和词义。此外，该工具还支持 OCR 图像识别、语音朗读和整句翻译等功能，并采用流式 API 响应和自定义设置，提供高效便捷的学习体验。项目已开源，欢迎开发者参与贡献。

2、yamlresume
YAMLResume 是一个开源项目，旨在简化简历的创建和版本控制。它遵循“关注点分离”原则，允许用户用YAML纯文本撰写简历内容，并通过可插拔的排版引擎（默认使用 LaTeX）生成专业的 PDF 简历。该工具支持自定义布局选项，并确保“像素级完美”的排版效果。用户可以通过 npm 等包管理器安装，并使用简单的命令行工具创建和构建简历，摆脱传统简历制作的繁琐和厂商锁定。

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1、RL-Factory
RLFactory 是一个专为 Agentic Learning 设计的 RL 后训练框架，其核心优势在于将环境与 RL 后训练解耦，仅需工具配置和奖励函数即可启动训练，并支持异步工具调用，从而将训练速度提升一倍。当前版本原生支持 DeepSearch 训练，并提供多轮工具调用、模型判断奖励以及对包括 Qwen3 在内多种模型的训练支持。RLFactory 旨在让用户专注于奖励逻辑和工具设置，实现快速 Agentic Learning，同时通过异步并行工具调用和高效奖励计算等模块显著提升训练效率，助力开发者轻松快速地训练出高性能的智能体。

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1、LLaMA-Factory
LLaMA Factory是一个强大的开源工具，旨在简化大模型的微调过程。它支持通过零代码命令行和Web UI对百余种大模型进行轻松微调，涵盖（增量）预训练、指令监督微调、奖励模型训练及多种RLHF训练方法。该工具支持多种精度和先进算法，并提供FlashAttention-2、LoRA等实用技巧，同时具备广泛的任务支持和实验监控功能。LLaMA Factory大幅降低了AI模型开发的门槛，助力用户高效实现模型定制和部署。

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1、ii-agent
II-Agent是一款开源智能助手，旨在简化和增强跨多个领域的工作流程。该系统以Anthropic Claude模型为核心，提供命令行界面和WebSocket服务器驱动的现代化前端，并集成Google Cloud Vertex AI。其核心能力涵盖研究与事实核查、内容生成、数据分析与可视化、软件开发、工作流自动化以及问题解决。它采用核心代理架构与LLM交互、规划与反思、执行能力、上下文管理和实时通信等复杂方法，能够处理多步骤复杂任务。尽管GAIA基准测试中存在挑战，II-Agent仍表现出强大的推理、工具使用和多步骤规划能力。该项目已在GitHub开源，为构建多功能AI代理奠定坚实基础。

2、StreamingKokoroJS
Streaming-KokoroJS是一款基于Web的文本转语音（TTS）应用，利用Kokoro-82M模型实现100%本地化、100%开源的高质量语音生成。该应用完全在浏览器中运行，无需服务器端处理或API调用，确保用户隐私和离线功能。其核心功能包括WebGPU加速（支持WASM回退）、流式音频生成、智能文本分块、多种语音风格以及音频下载。它使用Kokoro-82M-v1.0-ONNX模型，并通过Web Workers实现非阻塞UI。Streaming-KokoroJS兼容支持WebAssembly的现代浏览器，尤其推荐支持WebGPU的Chromium系浏览器。项目采用Apache 2许可证，并已提供在线演示，致力于提供无限量的本地TTS体验。