主要功能：多源数据自动收集，整合公司网站、新闻和财报信息；基于 Tavily 的 AI 内容筛选，确保信息相关性；实时进度流式传输，随时查看研究进展；双模型架构，Gemini 处理大量数据，GPT-4.1 负责精确排版；现代化 React 前端界面，支持实时更新和下载；模块化智能体架构，支持灵活扩展和定制。
主要功能：自动爬取 GitHub 仓库并从代码中构建知识库；一键分析整个代码库以识别核心抽象概念及其交互方式；利用 AI 将复杂代码转化为初学者友好的教程；通过生成清晰的代码结构可视化，助力快速理解项目；已成功应用于多个流行仓库如 FastAPI、Flask、NumPy Core 等。使用该工具也非常简单，只需克隆代码到本地，安装依赖，配置 LLM，即可通过简单命令生成完整的代码库教程。
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该项目是针对股票市场数据进行数据分析的 Web 平台，支持 Docker 一键部署。它采用 Python+Tornado+pandas 开发的 Web 应用，能够自动获取每日股票、资金流向、分红等数据，并提供基本面、技术面、信息面等多种选股策略，支持股票指标计算、K 线形态识别、自定义策略模板等功能，适用于电脑（PC）和移动端设备。
这是一款开源的 SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用 20 万美元（224 张 GPU）就能训练出商业级 11B 参数的视频生成大模型。它采用 Python 语言和 PyTorch 深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消耗低、扩展性强等优势，适合内容创作者、广告制作者和社交媒体运营人群使用。目前，已全面开源模型权重、推理代码及分布式训练全流程。
这是一款开源、轻量的 AI 模型训练跟踪与可视化工具，旨在帮助研究者优化训练过程并提升团队协作效率。它通过简洁的 Python API 和直观的 UI 界面，提供了训练可视化、自动日志记录、硬件监控、超参数记录、实验对比和多人协同等功能，适配 30 多个主流框架，以及云端和自托管版本。
这不仅是一个微型语言模型的实现，更是一份入门 LLM 的教程，旨在降低学习和上手 LLM 的门槛 。它提供了从数据预处理到模型训练、微调和推理的全流程代码和教程。最小模型仅 0.02B 参数，可在普通 GPU 上轻松运行。
