OpenBMB

File Browser bietet eine Datei‑Verwaltungs‑Schnittstelle in einem angegebenen Verzeichnis und ermöglicht das Hochladen, Löschen, Vorschauen und Bearbeiten von Dateien.

ChatDev 2.0: Dev All durch LLM-gestützte Multi-Agenten-Zusammenarbeit.

Ein Pocket-Sized MLLM für ultraschnelle Bild- und Video-Verarbeitung auf Ihrem Telefon

MiniCPM5-1B: Ein SOTA 1B On-Device LLM, klein, aber leistungsstark.

Ein autonomer LLM-Agent zur Lösung komplexer Aufgaben

[ICLR'24 Spotlight] Eine offene Plattform zum Trainieren, Bereitstellen und Evaluieren von Large Language Models für das Tool Learning.

Ein Low-Code-MCP-Framework zum Erstellen komplexer und innovativer RAG-Pipelines

🤖 AgentVerse 🪐 wurde entwickelt, um die Bereitstellung mehrerer LLM-basierter Agenten in verschiedenen Anwendungen zu erleichtern, und bietet primär zwei Frameworks: Aufgabenlösung und Simulation

Aufgabenorientierte KI-Agenten-Produktivitätsplattform

Chinesisch-englisches bilinguales Basis-Großsprachmodell mit zehn Milliarden Parametern

Enterprise Digital Employee Platform

AgentCPM-GUI: Ein On-Device-GUI-Agent zur Steuerung von Android-Apps, der die Argumentationsfähigkeit durch Reinforcement-Fine-Tuning für eine effiziente Task-Ausführung verbessert.

[ICLR'24 Spotlight] Chinesische und englische multimodale Large-Model-Serie (Chat and Paint) | Basiert auf dem CPM-Basismodell für multimodale chinesisch-englische Großmodelle

Ein LLM-gestützter Repository-Agent, der Entwickler und Teams dabei unterstützt, schnell Dokumentationen zu erstellen und Repositories zu verstehen.

Parsing-freies RAG, unterstützt durch VLMs

Ein Open-Source-Framework für kollaborative KI-Agenten, das es verschiedenen, verteilten Agenten ermöglicht, sich zusammenzutun und komplexe Aufgaben über internetähnliche Konnektivität zu bewältigen.

Eine End-to-End-Infrastruktur für das Training und die Evaluierung verschiedener LLM-Agenten

Effizientes Training (einschließlich Pre-Training und Fine-Tuning) für große Modelle

Effiziente Inferenz für große Modelle.

DeepThinkVLA: Verbesserung der Schlussfolgerungsfähigkeit von Vision-Language-Action-Modellen

Live-Training für Open-Source-Großmodelle