DB-GPT：AI原生資料應用開發框架
DB-GPT是一個開源的AI原生資料應用開發框架，利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技術，簡化了大型模型應用與資料的結合。它透過多模型管理、Text2SQL效果最佳化、RAG框架最佳化、多代理框架協作等技術能力，使企業和開發者能夠以更少的程式碼構建定製化應用。DB-GPT在資料3.0時代，基於模型和資料庫，為構建企業級報告分析和業務洞察提供了基礎資料智慧技術。
Florence-2-large-ft：先進的視覺基礎模型，支援多種視覺和視覺-語言任務
Florence-2-large-ft是由微軟開發的高階視覺基礎模型，使用基於提示的方法來處理廣泛的視覺和視覺-語言任務。該模型能夠透過簡單的文本提示執行諸如影象描述、目標偵測和分割等任務。它利用FLD-5B資料集，包含54億個註釋，覆蓋1.26億張影象，實作多工學習。模型的序列到序列架構使其在零樣本和微調設定中均表現出色，證明其為有競爭力的視覺基礎模型。
june：本地語音聊天機器人，保護隱私，無需聯網
june是一個結合了Ollama、Hugging Face Transformers和Coqui TTS Toolkit的本地語音聊天機器人。它提供了一種靈活、注重隱私的解決方案，可以在本地機器上進行語音輔助互動，確保沒有資料被髮送到外部伺服器。
Groqnotes：使用Groq、Whisper和Llama3從音訊生成有組織的筆記
Groqnotes是一個基於Streamlit的應用程式，它透過迭代解析和生成從轉錄的音訊講座中提取的筆記來構建結構化的講座筆記。該應用程式混合使用了Llama3-8b和Llama3-70b模型，利用較大的模型生成筆記結構，較快的模型建立內容。Groqnotes的主要優點包括快速轉錄音訊和生成文本，以及透過策略性地在兩種模型之間切換來平衡速度和質量。此外，它還支援Markdown樣式，可以在Streamlit應用程式中建立美觀的筆記，包括表格和程式碼，並允許使用者下載包含全部筆記內容的文本或PDF檔案。
Meilisearch：極速、高度相關的搜尋引擎
Meilisearch是一個靈活且強大的使用者為中心的搜尋引擎，可以輕鬆新增到任何網站或應用程式中。它以其極速的搜尋響應（小於50毫秒）和即插即用的特性（智慧預設，零配置啟動）著稱。Meilisearch還提供了先進的全文搜尋引擎，具有出色的相關性，適用於各種用例。此外，它是一個開源專案，擁有一個友好且快速增長的社群。
nerve：無需編寫程式碼即可建立智慧代理的LLM工具
Nerve是一個可以建立具有狀態的代理的LLM工具，使用者無需編寫程式碼即可定義和執行復雜任務。它透過動態更新系統提示和在多個推理過程中保持狀態，使代理能夠規劃和逐步執行完成任務所需的操作。Nerve支援任何透過ollama、groq或OpenAI API可訪問的模型，具有高度的靈活性和效率，同時注重記憶體安全。
Local III：本地機器智慧的探索之旅
Local III是一個由超過100名來自世界各地的開發者共同開發的更新，它提供了易於使用的本地模型瀏覽器，深度整合了推理引擎如Ollama，為開放模型如Llama3、Moondream和Codestral定製了設定檔，並提供了一套設定，使離線程式碼解釋更加可靠。Local III還引入了一個免費的、託管的、可選的模型透過直譯器–model i。與i模型的對話將用於訓練我們自己的開源電腦控制語言模型。
4M：多模態和多工模型訓練框架
4M是一個用於訓練多模態和多工模型的框架，能夠處理多種視覺任務，並且能夠進行多模態條件生成。該模型透過實驗分析展示了其在視覺任務上的通用性和可擴充性，為多模態學習在視覺和其他領網域的進一步探索奠定了基礎。
LLM101n：構建一個會講故事的人工智慧大型語言模型
LLM101n是一個開源課程，旨在教授如何從頭開始構建一個能講故事的人工智慧大型語言模型（LLM）。課程內容涵蓋了從基礎到高階的多個方面，包括語言模型、機器學習、深度學習框架等，適合希望深入理解AI和LLM的程式設計人員和研究人員。
Ohai.ai：智慧家庭助理，簡化家務管理
Ohai是由Care.com創始人Sheila Lirio Marcelo帶領的團隊建立的智慧家庭助理，旨在減輕家庭事務負責人的心理負擔。它透過文本訊息與使用者互動，幫助管理家庭日程、待辦事項、協調家庭和看護者之間的溝通，並跟蹤學校郵件等。