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Local Deep Research 在 SimpleQA 基准测试中达到约 95% 准确率（使用 GPT-4.1-mini 测试）。支持本地及云端大语言模型（Ollama、Google、Anthropic 等）。可搜索 10 余种来源——包括 arXiv、PubMed、网络及您的私人文档。所有流程均在本地加密运行。

全栈 AI 红队平台通过代理扫描、技能扫描、MCP 扫描、AI 基础设施扫描和 LLM 越狱评估来保护 AI 生态系统。

BLIP 模型的 PyTorch 实现：通过自举法实现语言-图像预训练，达成统一视觉-语言理解与生成

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trpc-agent-go 是一个基于 Go 语言的强大框架，用于利用大语言模型和工具构建智能代理系统。

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Anserini是一个用于可复现信息检索研究的Lucene工具包。

RAFT 包含用于机器学习和信息检索的基础性、广泛使用的算法与原语。这些算法经过 CUDA 加速，构成了更轻松编写高性能应用程序的构建模块。

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为大型语言模型训练构建强化学习环境