网络
Micro LLAMA
Micro LLAMA 是一款基于简化版 Llama 3 模型的教学工具，通过约 180 行代码实现 8B 参数的最小化模型，支持自注意力机制和前馈神经网络。它提供 Jupyter 笔记本和 Conda 环境配置指南，帮助用户轻松学习和实验，特别适用于学术教学、研究开发和个人学习。
Perplexideez
Perplexideez 是一款基于 AI 技术的本地化助手，支持用户在网络和自托管应用中高效搜索信息。它具备多用户支持、单点登录、网络搜索优化、结论来源追踪、个性化学习建议等功能，适用于个人知识管理、企业内部搜索、学术研究、教育和开发等领域。其核心技术包括 LLM 自然语言处理、Postgres 数据库支持及容器化部署。
Open Materials 2024
Open Materials 2024 (OMat24) 是Meta发布的开源数据集，包含超过1.1亿个无机材料的密度泛函理论（DFT）计算数据，并配备了预训练的图神经网络模型EquiformerV2。该模型在材料的基态稳定性及形成能预测方面具有卓越表现，为新材料的发现和设计提供了高效工具。其核心功能包括大规模数据集支持、高效的材料属性预测以及在多个领域（如能源、环境、催化等）的实际应用潜力。
Sketch2Lineart
Sketch2Lineart是一款利用人工智能技术将手绘草图转换为清晰线条画的工具。它具备草图转线稿、自动描述生成、细节调整、风格定制及实时预览等功能。通过深度学习和神经网络，该工具能够准确提取草图特征并生成高质量的艺术线条画，适用于艺术创作、产品设计、教育培训及社交媒体内容创作等多个领域。
WebDreamer
WebDreamer是一款基于大型语言模型的网络智能体，专注于通过模拟和预测网络交互结果来进行高效的任务规划与决策。它具备模拟函数、评分函数以及候选动作生成等功能，能够显著提升网络任务执行的效率与安全性，同时支持多种应用场景，包括网页自动化、智能搜索、客户服务等领域。
DreamPolish
DreamPolish是一款基于文本输入生成高质量3D模型的AI工具，其创新点在于采用两阶段方法优化几何与纹理：第一阶段通过神经网络逐步细化几何形状，第二阶段利用领域得分蒸馏技术生成逼真的纹理。该工具支持复杂对象的精细建模，并广泛应用于虚拟现实、影视特效、游戏开发及教育培训等领域，为3D内容创作提供高效解决方案。
