✨ 1: finrobot
FinRobot 是一个基于大语言模型的开源金融AI代理平台，适用于多种金融应用。
FinRobot是一个综合性的AI代理平台，超越了原有的FinGPT，旨在满足金融行业的多元化需求。它集成了各种AI技术，不仅仅局限于语言模型，展现了平台的多功能性和适应性，能够处理金融行业的多种复杂任务。
地址：https://github.com/ai4finance-foundation/finrobot
✨ 2: FluentRead
流畅阅读是一款支持多翻译引擎和模式的高效浏览器翻译插件。
FluentRead是一款高效的浏览器翻译插件，旨在提供母语般的阅读体验。其主要功能包括将网页上的文字翻译成多种语言，支持人工智能引擎，并提供仅译文和双语两种翻译模式。插件使用JavaScript和TypeScript语言，结合Vue3、Element-Plus及WXT框架开发，兼容大多数浏览器。
地址：https://github.com/Bistutu/FluentRead
✨ 3: RAGapp
RAGapp是一款可轻松在自身云基础设施中部署的企业级Agentic RAG工具。
RAGapp 是一种企业级应用工具，其主要功能是使用 Agentic RAG（Retrieval Augmented Generation）技术。它的配置非常简单，类似于 OpenAI 的自定义 GPT，但其部署在用户自有的云基础设施上，通过 Docker 容器进行管理。RAGapp 基于 LlamaIndex 构建，便于与 OpenAI 或 Gemini 的托管 AI 模型以及本地模型 (如 Ollama) 进行集成。
地址：https://github.com/ragapp/ragapp
✨ 4: Pandora
使用自然语言控制生成视频的通用世界模型
Pandora是一个迈向通用世界模型（GWM）的重要一步，它具有以下两个核心特点：
- 模拟世界状态：Pandora可以在任意领域生成视频，模拟不同的世界状态。
- 自然语言控制：它允许用户通过自然语言表达控制动作，实现任何时间的控制。
Pandora的典型使用场景包括：
- 视频生成与模拟：在各种不同应用领域中生成相应的模拟视频，比如训练自动驾驶系统、模拟机器人操作等。
- 教育与训练：用于教育领域，帮助学生通过视觉和语言交互来学习复杂概念。
- 虚拟现实与游戏：用于创建沉浸式的虚拟世界，增强游戏体验和虚拟现实应用。
- 人机交互：提供更自然的交互方式，提高语言命令与物理操作之间的流畅性。
有关Pandora模型的更多信息、论文、以及使用指南，可以访问其官方网站或相关链接。
地址：https://github.com/maitrix-org/Pandora
✨ 5: yolov10
YOLOv10是一款高效的实时端到端目标检测模型，优化了模型结构和后处理过程。
由清华大学多媒体智能组（THU-MIG）开发。
整个过程从输入图像到输出检测结果均由模型直接完成，消除了中间的人工干预或额外处理步骤。
YOLOv10 能够在极短的时间内处理输入的图像或视频帧，通常在毫秒级别内完成物体检测。
在保持高精度的同时，YOLOv10 大幅度减少了计算时间和所需资源。该模型主要应用于自动驾驶、机器人导航等需要快速检测物体的场景。
YOLOv10是一种新一代的实时端到端目标检测模型。它在保留YOLO系列高效性能的同时进行了多方面的优化，尤其在模型架构和后处理上作出了显著改进。主要特点包括：
- NMS-free：取消了非极大值抑制（NMS），实现无NMS训练，提高推理效率。
- 性能优化：利用效率和准确性驱动的模型设计策略，对多个组件进行综合优化，减少计算冗余，提升模型能力。
- 优异性能：实验结果表明，YOLOv10在各种模型尺度上实现了最先进的性能和效率。例如，YOLOv10-S在COCO数据集上的速度比RT-DETR-R18快1.8倍，参数和浮点运算次数分别减少2.8倍和3倍，与YOLOv9-C相比，YOLOv10-B的推理延迟减少了46%，参数减少了25%。
地址：https://github.com/THU-MIG/yolov10
更多AI工具，参考国内AiBard123，Github-AiBard123
