🛠️框架平台、必备工具
①项目：OpenR
★OpenR是一个开源框架，旨在利用大语言模型进行高级推理。该项目提供了多种训练和推理策略，包括生成和判别过程奖励模型训练、在线策略训练以及多种搜索策略。OpenR支持在推理时进行计算和扩展，适用于需要复杂推理能力的任务。
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②项目：LightRAG
★LightRAG是一个简单且快速的检索增强生成系统，旨在通过结合检索和生成技术来提高文本生成的质量和效率。该项目提供了一种轻量级的解决方案，适用于需要高效信息检索和生成的自然语言处理任务。用户可以通过简单的API调用来实现多种检索模式，包括本地、全局和混合检索。
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③项目：localGPT-Vision
★localGPT-Vision 是一个端到端的基于视觉的检索增强生成（RAG）系统。用户可以上传和索引文档（PDF和图像），并就内容提问，系统会提供答案和相关文档片段。检索使用 Colqwen 或 ColPali 模型，检索到的页面传递给视觉语言模型（VLM）生成响应。项目基于 Byaldi 库构建，支持多种 VLM，包括 Qwen2-VL-7B-Instruct、LLAMA-3.2-11B-Vision、Pixtral-12B-2409、Molmo-7B-O-0924、Google Gemini 和 OpenAI GPT-4o。
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④项目：Prompt Engineering Techniques
★Prompt Engineering项目是一个全面的教程和实现集合，涵盖从基础概念到高级策略的提示工程技术。该项目旨在帮助用户掌握与大型语言模型有效沟通和利用的艺术，是AI应用中不可或缺的资源。无论是AI初学者还是经验丰富的从业者，都可以通过该项目学习、实验和创新。
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🏆 基座模型
①项目：F5-TTS
★F5-TTS 是一个基于流匹配的语音合成项目，旨在生成流畅且忠实的语音。该项目结合了Diffusion Transformer和ConvNeXt V2技术，提供了更快的训练和推理速度。通过创新的推理时间流步骤采样策略，显著提升了性能。项目提供了完整的代码和数据处理脚本，支持多种数据集的训练和推理。
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🤖 Agent开发
①项目：Agent S
★Agent S 是一个新型的agent框架，旨在使计算机的使用如同人类一样直观。它引入了一种经验增强的分层规划方法，利用在线网络知识获取最新信息，并通过叙述记忆利用过去交互的高层次经验。通过将复杂任务分解为可管理的子任务，并使用情节记忆进行逐步指导，Agent S 不断优化其行动并从经验中学习，实现适应性和有效的任务规划。
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