EA與Stability AI達成合作，將Stable Diffusion等AI技術深度整合到遊戲開發中。雙方計劃共同開發AI模型與工具，重構內容生產方式，旨在加速迭代、拓展創意邊界。EA強調AI定位爲提升效率的輔助工具，支持快速迭代與流程優化，而非取代人類創意。
HTC推出僅49克超輕AI眼鏡VIVE Eagle，挑戰Meta市場地位。配備1200萬像素攝像頭和揚聲器，集成OpenAI GPT與Google Gemini雙AI助手，支持13種語言翻譯和語音控制。售價520美元，已在臺灣上市，主打本地化隱私保護。
2025年，人工智能算法創造的全新接吻方式風靡社交平臺。面部識別與AI視頻生成技術的突破催生了EaseMate等工具，可製作逼真接吻視頻，在TikTok等平臺引發熱潮。
谷歌發佈AI模型AlphaEarth Foundations，通過"虛擬衛星"技術革新地球觀測。該模型每天整合衛星、雷達等多源數據，將地表劃分爲10米網格進行長期追蹤，採用顏色編碼直觀呈現植被、地表等屬性。其創新壓縮技術將存儲需求降至1/16，大幅降低成本。已應用於農作物監測、森林砍伐追蹤等領域，測試表現優異。目前數據集已在Google Earth Engine平臺開放，全球50多家機構率先使用驗證其價值。
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openai
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nvidia
NVIDIA GPT-OSS-120B Eagle3是基於OpenAI gpt-oss-120b模型的優化版本，採用混合專家（MoE）架構，具備1200億總參數和50億激活參數。該模型支持商業和非商業使用，適用於文本生成任務，特別適合AI Agent系統、聊天機器人等應用開發。
EarthnDusk
Earth & Dusk項目是一個基於OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0基礎模型的文本到圖像轉換項目，使用diffusers庫實現圖像生成。該項目專注於藝術創作，採用CREATIVE ML OPEN RAIL M許可證，由0FTH3N1GHT PRODUCTIONS監督。
RedHatAI
這是一個基於EAGLE-3推測解碼算法的推測器模型，專門設計用於與Qwen/Qwen3-32B模型配合使用，通過推測解碼技術提升文本生成效率，在數學推理和通用問答方面有良好表現。
Ktiseos Nyx九月檢查點是一個基於LoRA融合技術的文本到圖像生成模型，採用creativeml-openrail-m許可證。該模型基於OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0基礎模型構建，使用EarthnDusk/XL_PDXL_Embeddings數據集進行訓練，專注於高質量的圖像生成任務。
Piero2411
這是一個基於YOLOv8s架構的專門用於條形碼和QR碼檢測的計算機視覺模型。該模型在包含5000多張圖像的綜合數據集上進行了微調，支持多種條形碼類型（如EAN13、Code128等）和QR碼的精確檢測與分類。
這是一個基於EAGLE-3推測解碼算法的文本生成模型，專為與meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct配合使用而設計。通過推測解碼技術提升文本生成效率，支持多種語言。
專為Qwen/Qwen3-8B設計的推測解碼模型，採用EAGLE-3算法提升文本生成效率和質量，通過多個優質數據集訓練獲得優秀的泛化能力
eagle0504
基於巴菲特1998-2024年股東信微調的問答模型，專門回答關於其投資哲學和決策邏輯的問題
eaddario
Qwen3是Qwen系列最新一代的大語言模型，提供了一系列密集和混合專家(MoE)模型，在推理、指令遵循、代理能力和多語言支持方面取得了突破性進展。
worstchan
EAT-base是基於EAT-large預訓練模型的微調版本，在AS-2M數據集上進行了進一步訓練，提供增強的音頻表示能力。該模型採用自監督預訓練的高效音頻Transformer架構，在下游音頻理解任務如分類和字幕生成中表現優異。
EAT-base是基於EAT框架訓練的自監督音頻Transformer模型，在AS-2M數據集上進行預訓練。該模型能夠高效提取音頻特徵，可作為強大的初始化模型用於下游音頻理解任務的微調。
EAT-base是一個自監督預訓練的高效音頻Transformer模型，在AS-2M數據集上進行了微調，提供增強的音頻表示能力，在分類和字幕生成等下游音頻理解任務中表現優異。
Salesforce開發的8B參數大型動作模型(LAM)，專注於將用戶意圖轉化為可執行動作，在多輪對話和工具使用方面表現優異。
John6666
基於穩定擴散（Stable Diffusion）技術的文本生成圖像模型，支持生成照片級真實感的圖像，尤其擅長小馬主題的圖像生成。
Eagle 2.5是一款前沿的視覺語言模型（VLM），專為長上下文多模態學習設計，支持處理長達512幀的視頻序列和高分辨率圖像。
UCSC-VLAA
VLAA-Thinker是一個創新的視覺語言模型，能夠同時處理圖像和文本輸入，並生成高質量的文本輸出。該模型基於論文《SFT or RL? An Early Investigation into Training R1-Like Reasoning Large Vision-Language Models》的研究成果開發，專注於類似R1的推理能力。
Eason918
基於DistilBERT微調的惡意網址檢測模型，可準確識別釣魚或惡意軟件等有害鏈接
基於DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的實驗性逐層量化模型，採用定製化量化方法在保持性能的同時顯著減小模型大小，優化在資源受限環境中的推理性能。
KnutJaegersberg
Eagle2是一個高性能的視覺語言模型系列，專注於通過數據策略和訓練方法的優化來提升模型性能。Eagle2-9B是該系列中的大型模型，在性能和推理速度之間取得了良好平衡。
鷹隼2號是一個高性能視覺語言模型家族，專注於數據策略和訓練方案的透明性，旨在推動開源社區開發具有競爭力的視覺語言模型。
基於Uber Eats的MCP服務器原型，實現LLM應用與外部工具的無縫集成
EasyMCP是一個簡化Model Context Protocol (MCP)服務器開發的TypeScript庫，提供簡潔API和實驗性裝飾器支持，自動處理類型推斷和模板配置。
為NASA地球數據搜索(CMR)開發的模型上下文協議(MCP)服務器，通過Earthaccess實現AI檢索與NASA數據集目錄的集成。
Earthdata MCP Server是一個基於Model Context Protocol的服務器實現，專為與NASA Earthdata交互而設計，提供高效的地理空間數據集發現和檢索工具。
Jupyter Earth MCP Server是一個基於Model Context Protocol (MCP)的服務實現，專為Jupyter筆記本中的地理空間分析提供工具支持。
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。
這是一個包含大量開源AI項目的列表，涵蓋了從自然語言處理、圖像生成到自動化工作流等多個領域。這些項目旨在幫助開發者利用AI技術構建各種應用，包括聊天機器人、代碼生成工具、數據處理系統等。
MCP Easy Copy是一個幫助用戶輕鬆發現和複製Claude Desktop中可用MCP服務的工具服務器。它能自動讀取配置，提取所有MCP服務名稱，並以易於複製的格式展示在工具列表頂部，解決用戶需要手動查找服務名稱的痛點。
基於MCP協議的AutoCAD集成服務器，支持通過自然語言控制AutoCAD進行繪圖、圖層管理和圖紙分析
JR東日本列車延遲信息MCP服務器
easyMcp是一個幫助開發者快速構建可擴展MCP服務器框架的工具，支持stdio和SSE兩種啟動模式，簡化開發流程。
一個基於Python的數學代理系統，集成AI、Word和Gmail功能，提供數學計算、可視化及郵件報告服務。
AutoCAD MCP服務器是一個基於Model Context Protocol的集成服務，通過自然語言實現與AutoCAD的交互，支持基礎繪圖、圖層管理和專業圖紙生成等功能。
提供基於Detect It Easy的可執行文件分析MCP服務器，允許AI代理通過DIE工具分析文件格式和特徵
一個用於多工具選擇的簡單複用器，作為easymcp的演示項目。
Easy-MCP-Use是一個開源的TypeScript庫，旨在連接任何LLM到任何MCP服務器，並構建具有工具訪問權限的自定義代理。它支持多種LLM模型和MCP服務器，提供動態服務器選擇、多服務器支持、工具限制等功能，使開發者能夠輕鬆地將LLM連接到各種工具。
一個用於與Eagle應用交互的MCP服務器
這是一個GitHub工具集，與Easy MCP服務器配合使用，提供分支管理、問題跟蹤、提交歷史、文件管理、拉取請求等功能，支持GitHub OAuth認證。
一個非官方的Eagle模型上下文協議(MCP)服務器，支持多種文件格式，提供與Eagle應用交互的API接口
項目初始化
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