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技术文摘
2.
AI相关
2.1.
AI基础
2.2.
AI工具
2.2.1.
智能体
2.2.2.
AI软件工程师
2.2.3.
gpt-pilot开源AI程序员，可独立完成95%的开发任务
2.2.4.
Plandex-AI编程引擎，助力复杂任务处理
2.2.5.
ToolLLM-主打Function Call
2.3.
AI搜索引擎
2.3.1.
LLocalSearch：LLM agent的本地搜索聚合器
2.3.2.
search4all-开源智能搜索引擎
2.4.
大语言模型
2.4.1.
大语言模型快讯
2.4.1.1.
生成式AI趋势
2.4.2.
优秀开源模型
2.4.2.1.
qwen-moe
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phi
2.4.2.3.
NexusRaven-V2
2.4.2.4.
代码模型
2.4.2.5.
RAG
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聊天框架
2.4.3.1.
LobeChat-大模型聊天框架
2.4.3.2.
ChatGPTNextWeb-一键拥有自己跨平台的ChatGPT/Gemini 应用
2.4.4.
mergekit
2.4.5.
GRIFFIN：无需训练生成MoE，提高效率
2.4.6.
llamafile-单个文件分发和运行LLM
2.4.7.
Xorbits Inference性能强大且功能全面的分布式推理框架
2.4.8.
模型量化
2.4.9.
微软SAMMO:结构化感知的多目标Prompt优化框架
2.4.10.
音视频生成
2.5.
AI应用
2.5.1.
coze
2.5.2.
VercelV0-最好的 UI 生成模型
2.5.3.
ButternutAI助力20秒打造梦幻网站
3.
工具软件
3.1.
笔记软件-个人知识管理
3.1.1.
AppFlowy-Notion的开源替代
3.1.2.
AnyType-本地优先、点对点知识管理
3.2.
低代码表格
3.2.1.
nocodb-零代码数据分析平台 表格界的瑞士军刀
3.2.2.
Teable-基于PostgreSQL的无代码数据库
4.
基础设施
4.1.
云原生
4.1.1.
云原生操作系统DBOS
4.1.2.
Higress-云原生API网关
4.2.
安全访问
4.2.1.
堡垒机
4.3.
网络组织
4.4.
数据仓库
4.4.1.
数据集成
4.5.
开发环境
4.5.1.
instantbox—1分钟就可以拥有一个轻量的linux
Light
Rust
Coal
Navy
Ayu
技术文摘-d.i68.ltd
LLocalSearch：LLM agent的本地搜索聚合器
LLocalSearch简介
项目简介：
https://github.com/nilsherzig/LLocalSearch
特性如下
完全本地化(无需API密钥)
可在"低端"LLM硬件上运行(演示视频使用7b模型)
进度日志,有助于更好地了解搜索过程
支持后续提问
移动设备友好的界面
通过Docker Compose可快速便捷部署
Web界面，可从任何设备轻松访问
手工打造的UI，支持明暗两种模式