🏆 基座模型
①项目：DeepSeek-V2.5
★DeepSeek-V2.5 是 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct 的升级版本。新模型结合了前两个版本的通用和代码能力，更好地符合人类偏好，并在写作和指令跟随等方面进行了优化。
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🛠️必备工具
①项目名称：DocAI
★DocAI 是一个用于从非结构化文档中提取结构化数据的项目。它利用了 Answer.AI 的 Byaldi、OpenAI 的 GPT-4o 和 Langchain 的结构化输出功能。该项目旨在通过自动化的方式，从各种文档中提取有用的信息，适用于多种领域的数据处理任务。
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②项目名称：Rerankers
★Rerankers 是一个轻量级、低依赖的统一API，用于使用所有常见的重排序和交叉编码器模型。它旨在通过简单的API为用户提供各种重排序模型，无论架构如何。该项目由 AnswerDotAI 团队开发。
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🤖 Agent开发
①项目：AI-Driven Research Assistant
★AI-Driven Research Assistant 是一个高级多代理系统，旨在自动化复杂的研究过程。该工具利用 LangChain、OpenAI GPT 和 LangGraph，简化了假设生成、数据分析、可视化和报告编写。非常适合希望提高工作流程和生产力的研究人员和数据科学家。
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②项目：GenAgent
★GenAgent框架通过创建工作流来构建协作AI系统。这些工作流被转换成代码，以便LLM代理能够更好地理解它们。GenAgent可以从人类设计的工作流中学习并创建新的工作流。生成的工作流可以解释为协作系统，以完成复杂任务。
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📊 数据指令
①项目：legkilo-dataset
★Leg-KILO Dataset 是一个包含四足机器人（Unitree Go1）腿部运动学（关节编码器和接触传感器）、惯性测量单元（IMU）和激光雷达（LiDAR）数据的数据集。该数据集用于研究和开发动态四足机器人在不同环境下的运动学-惯性-激光雷达里程计（Kinematic-Inertial-Lidar Odometry, KILO）技术。
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