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RWKV（發音為 RwaKuv）是一種具備卓越大型語言模型效能的 RNN，也可像 GPT 變換器那樣直接訓練（可平行化）。我們已達到 RWKV-7「Goose」階段。它結合了 RNN 與變換器的優勢——卓越效能、線性時間、恆定空間（無 kv-cache）、快速訓練、無限上下文長度，以及免費的句子嵌入。

ChatRWKV 如同 ChatGPT，但使用 RWKV（100% RNN）語言模型，且為開源

RWKV 管理與啟動工具，完整自動化，僅 8MB。提供與 OpenAI API 兼容的介面。RWKV 是一個完全開源且可商業使用的大型語言模型。

闻达：一個 LLM 調用平台。目標是針對特定環境的高效內容生成，同時考慮個人和中小企業的計算資源限制，以及知識安全與私隱問題

僅需 Python 基礎，從零開始構建大語言模型；逐步構建 GLM4、Llama3、RWKV6，深入理解大模型原理

使用 GGML 函式庫在 iOS 與 macOS 上離線執行 llama 等大型語言模型

適用於 RWKV 語言模型在 CPU 上進行 INT4/INT5/INT8 與 FP16 推理

Android 17 本地 LLM 原型，使用 Jetpack Compose 與 ONNX Runtime 進行離線 AI 推論實驗。

整合 embed、RAG、AI agents 等功能的一體化 RWKV 執行階段容器