织码考试是一款AI开源考试系统，深度集成DeepSeek、阿里通义、腾讯混元等主流国产大模型，同时也支持ChatGPT、Claude、Gemini等主流国外大模型，支持灵活扩展接入其他大模型。依托先进AI技术，系统实现智能出题与自动化阅卷，能根据不同考试需求生成高质量试题，并通过自然语言处理技术精准评分，大幅提升考试效率与评分准确性。
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本项目基于豆包大模型技术打造的 AI 数字人应用平台，聚焦 “人工智能 + 商业获客” 场景，通过数字人形象克隆、声音复刻、智能内容生成等功能，帮助企业与个人低成本实现短视频营销、品牌宣传及客户转化，解决传统获客模式中内容制作成本高、效率低、互动性弱的痛点。
“格智学舟” 是一款基于大语言模型驱动的学习软件应用，旨在通过 AI 技术赋能教育，为用户提供个性化的学习体验。该应用融合了智能出题、智能测评、知识地图构建等功能，致力于解决传统教育模式下的痛点，满足教育数字化转型的需求。
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deepchat探索大模型企业应用落地场景。包括但不限于知识库、问数、ChatBI、Office助手、智能客服、资料分类于分析等等，对接了国内外厂家的大模型提供商。
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Pharmacol Res(IF=9.78) | TCMChat中医药大模型：精准解析中药特性与方剂组成，实现诊断和中药方剂推荐
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本项目是一款在windows平台下面向本地化大语言模型部署的低代码开发平台(LLM_FLOW)的前端服务,其对应后端项目地址如下所示， 项目采用Python+Vue3前后端分离架构 平台通过可视化流程编排与底层原理级节点控制，实现快速搭建AI应用 核心目标是通过流程计算与提示词工程的深度配合，使消费级硬件上的小模型在特定任务中达到完全可用的效果 项目的详细介绍以及使用说明文档请查看项目门户文档
本项目是一款在windows平台下面向本地化大语言模型部署的低代码开发平台(LLM_FLOW)的后端服务，其对应前端项目地址如下所示 项目采用Python+Vue3前后端分离架构，平台通过可视化流程编排与底层原理级节点控制，实现快速搭建AI应用 核心目标是通过流程计算与提示词工程的深度配合，使消费级硬件上的小模型在特定任务中达到完全可用的效果 项目的详细介绍以及使用说明文档请查看项目门户文档
