LinkedIn推出AI驅動的人脈搜索功能，用戶可通過自然語言查詢（如“誰對治療癌症有了解？”）精準尋找專業人士，突破傳統關鍵字搜索限制。這標誌着公司在生成式AI領域的重要進展，背後是工程團隊在技術優化上的持續努力。
國家網信部門將從嚴整治AI仿冒公衆人物直播營銷亂象。生成式AI技術被濫用於捏臉、換聲、僞造形象，誤導網民，涉嫌虛假宣傳和侵權，破壞網絡生態。近期已查處一批違規賬號，如“百貨超市小店”、“娜”等。
澳大利亞政府擬用AI撰寫內閣提案和商業案例，以提升公共服務效率。儘管存在安全和數據泄露擔憂，財務部長表示將開發專用AI程序，並推廣ChatGPT等生成式工具。
網信辦持續推進生成式AI服務備案，新增73款完成備案。地方網信部門加強對已備案模型API調用的監管，旨在促進創新與規範應用。
在一個智能白板上生成、編輯和增強圖像、視頻和文本，一站式創意平臺。
一站式AI圖像平臺，可在線生成、編輯、增強和轉換圖像。
LLM Pulse是您在生成式AI世界中的雷達。跟蹤您的關鍵提示，瞭解AI來源如何引用您的品牌。
Matrix Game 2提供即時交互式世界生成。
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基於MLX庫實現的文本生成模型，支持多種量化方式推理，具備分佈式計算能力，可在蘋果硬件環境下高效運行。
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Scout是VANTA Research基於Google Gemma 3 4B Instruct架構微調的專業語言模型，在約束感知推理和自適應問題解決方面表現出色，擅長偵察式情報收集、系統問題分解和自適應解決方案生成。
PaDT-MLLM
PaDT Pro 3B是基於Qwen2.5VL-3B的多模態大語言模型，採用可解碼塊令牌的統一範式，能夠直接生成文本和視覺輸出，在多個視覺感知和理解任務中取得先進性能。
inclusionAI
Ming-UniVision是一個多模態大語言模型，首次將連續視覺表徵集成到下一令牌預測框架中，在單一自迴歸範式下統一了視覺和語言，無需離散量化或特定模態的頭部。該模型支持聯合圖像理解與生成，在視覺語言訓練中收斂速度更快，還支持多輪上下文視覺任務。
Tesslate
WEBGEN DEVSTRAL IMAGES 是一個專注於網頁生成的人工智能模型，能夠利用 HTML、CSS、JS 和 Tailwind 技術生成單頁式網頁。該項目基於自定義模板進行訓練，採用監督微調方法，使用 GPT-OSS-120B 生成的數據集進行訓練。
nineninesix
KaniTTS是一款高速、高保真的文本轉語音模型，專為即時對話式人工智能應用而優化。該模型採用兩階段處理流程，結合大語言模型和高效音頻編解碼器，在Nvidia RTX 5080上生成15秒音頻的延遲僅需約1秒，MOS自然度評分達4.3/5，支持英語、中文、日語等多種語言。
FractalAIResearch
Fathom-DeepResearch是一個智能深度研究系統，由兩個專門的4B參數模型組成：Fathom-Search-4B針對長時證據搜索優化，Fathom-Synthesizer-4B用於開放式合成和報告生成。該系統在多個搜索密集型基準測試中取得了最先進的性能，並在開放式合成基準測試上超越了多個閉源深度研究代理。
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這是一個基於DiffusionNFT方法對SD3.5-Medium進行微調的LoRA模型，採用創新的在線強化學習範式，在文本到圖像生成任務上表現出色，顯著提升了生成質量和訓練效率。
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Granite-4.0-Micro-Base是IBM開發的僅解碼器長上下文語言模型，基於約15萬億標記從頭訓練，採用四階段訓練策略。該模型專為各類文本生成任務設計，支持多語言和填空式代碼補全功能。
QuantFactory
這是Tesslate/WEBGEN-4B-Preview的量化版本，專注於生成單文件網站，能將提示轉化為簡潔、響應式的HTML/CSS/Tailwind代碼。模型小巧適合本地運行和快速迭代，具有開放權重、移動優先輸出、默認無外部JS等特點。
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DeepSeek-GRM-16B 是一個基於 Self-Principled Critique Tuning (SPCT) 的生成式獎勵模型，能為查詢-響應生成透明的'原則→批判→分數'評估流程，可用於大語言模型的強化學習、評估和數據收集等任務。
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這是一個專注於芬蘭語牙科醫學的對話式AI助手，經過LoRA微調的大語言模型，能夠針對牙科諮詢問題生成結構化的臨床回覆，分為背景、評估和建議三個部分。
Quatfit
Isha-1B-preview是一個擁有10億參數的對話式人工智能模型，模擬名為Isha Verma的青少年形象，能夠生成高度擬人、隨意且略帶羞澀的對話回覆，包含內部思考過程。
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Gemma 3是谷歌推出的輕量級、最先進的開源多模態模型家族，支持140多種語言，具備文本生成和圖像理解能力。270M參數版本專為資源受限環境設計，可在筆記本電腦、臺式機等設備上部署。
iCIIT
RedQueen Llama 3.2 3B是專為僧伽羅語設計的生成式問答模型，採用兩階段微調過程，先進行語言基礎構建，再進行問答任務適應。該模型在僧伽羅語語言理解和問答生成任務上表現出色，具有30億參數。
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Cogito v2是經過指令微調的生成式混合推理模型，採用迭代蒸餾與放大訓練方法，在編碼、STEM、指令遵循等方面表現出色，支持超30種語言和128k上下文長度。
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基於LLaMA架構並採用MoR（混合遞歸）技術的3.6億參數語言模型，在FineWeb-Edu去重數據集上微調，通過動態路由機制和遞歸式KV緩存實現高效的文本生成能力。
Cogito v2是經過指令調優的生成式大語言模型，採用混合專家架構，具有1090億參數。該模型支持多語言處理、長上下文推理，在編碼、STEM等領域表現出色，支持商業用途。
Cogito v2是基於指令調優的生成式大語言模型，具備混合推理能力，支持128k上下文長度和多語言處理。該模型採用迭代蒸餾與放大(IDA)訓練策略，在編碼、STEM、指令遵循等任務上表現優異。
Cogito v2是基於Llama-3.1-70B的指令調優生成式模型，具備混合推理能力，支持多語言和長上下文，在編碼、STEM等領域表現出色。採用迭代蒸餾與放大訓練策略，可用於商業用途。
Unreal Engine生成式AI支持插件，集成多種前沿LLM/GenAI模型API，提供遊戲開發中的AI集成層支持，包括OpenAI、Claude、Deepseek等模型的聊天、結構化輸出等功能，並支持Model Control Protocol（MCP）實現場景對象控制、藍圖生成等高級功能。
一個基於Node.js和Gemini API的AI研究助手工具，通過Firecrawl進行網頁數據抓取，利用Gemini大模型進行深度語言理解和報告生成，支持迭代式深度研究，並可與MCP協議集成。
一個基於Reablocks設計系統的智能React組件生成MCP服務器，通過自然語言處理生成生產就緒的TypeScript組件，包含響應式佈局和可訪問性支持。
EasyChatDM是一個用於創建簡單MCP服務器工具的教育項目，旨在通過生成式AI為D&D遊戲提供隨機決策工具。
Figma轉Flutter MCP服務器，幫助AI編程助手訪問Figma設計數據，生成Flutter代碼、導出資源並設置主題樣式。
一個將Figma設計轉換為Vue 3組件的MCP服務器，遵循Hostinger設計系統和HComponents規範，支持自動生成響應式組件和BEM樣式。
GenPilot是一個簡化生成式AI單/多代理系統創建與管理的工具，支持MCP協議，提供終端和Web界面，便於快速開發和部署。
Open Deep Research MCP Server是一個AI驅動的深度研究助手，通過結合搜索引擎、網頁抓取和AI技術進行迭代式深度研究，生成全面報告。支持MCP協議和CLI兩種使用方式，具備可靠性評估、範圍控制、自動生成後續問題等功能。
一個專注於探索和應用生成式AI（GenAI）的倉庫，旨在通過實際案例和資源分享，幫助用戶學習和實驗GenAI在日常任務中的應用，包括寫作、編程、圖像生成等。
多集群MCP服務器為生成式AI系統提供與多個Kubernetes集群交互的網關，支持資源操作、集群管理和監控。
WildFly MCP項目旨在通過生成式AI能力增強WildFly服務器的監控和管理，提供工具和服務器集成，支持自然語言交互。
本項目設計並實現了一個連接數據空間與生成式AI的架構，通過Model Context Protocol (MCP)服務器作為安全中間層，使語言模型能間接訪問DuckDB數據庫，具備模塊化、可擴展和日誌追蹤特性，為未來升級為RAG架構奠定基礎。
Popmelt MCP服務器是一個基於模型上下文協議的服務，提供人才AI檔案訪問和動態UI樣式生成功能。
一個實現分支式思維導航的MCP服務器，支持多分支管理、交叉引用、洞察生成和優先級跟蹤功能
Codigma MCP Server 是一個後端服務，支持將Figma設計轉換為語義化的HTML和CSS代碼，可選生成TailwindCSS樣式，並提供API接口處理設計到代碼的全流程。
AI Toybox是一個生成式AI實驗平臺，專注於快速原型設計和測試MCP工具及智能體工作流，提供聊天應用和模塊化MCP服務模板。
WildFly MCP項目旨在為WildFly用戶提供利用生成式AI能力監控和管理服務器的工具，包括MCP服務器、聊天機器人、容器鏡像及協議網關等組件。
Popmelt MCP服務器是一個基於模型上下文協議的服務，提供人才AI資料庫和風格配置訪問，支持動態UI組件樣式生成。
這是一個面向初學者的生成式AI課程項目，提供從環境搭建到實際應用的完整學習路徑。項目包含6個概念課程和6個編程課程，使用Azure OpenAI服務進行實踐操作。學習者可以通過GitHub Codespaces快速開始，或選擇本地安裝Python環境。項目強調API密鑰的安全管理，並提供了詳細的設置指南。此外，還鼓勵學習者參與開源貢獻，並提供了AI社區交流平臺。
PydanticAI是由Pydantic團隊開發的Python代理框架，旨在簡化基於生成式AI的生產級應用開發。它支持多種AI模型，集成Pydantic驗證和結構化輸出，提供依賴注入系統、流式響應和圖形支持，並與Pydantic Logfire無縫集成，適用於類型安全、高效的AI應用構建。
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