AI 软件
3,931 款,每天更新。先看大家在用什么、口碑怎么样,再决定装哪个。
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常用在前:我们整理的常用软件在前,按分类排,同一类里评分人数多的在前;其余按 GitHub 收藏数从多到少。
综合评价看更新、问题处理、用的人和用户评价,只给推荐、不错、一般、谨慎四档,不打分数;每款的依据写在它自己的页面上。
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共 346 款排序
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Tensorflow Cookbooknfmcclure综合评价:谨慎一本配套代码集,教你用 TensorFlow 编写常见机器学习算法。免费开源 · MITGitHub 收藏 6.2K
PRMLTPRML综合评价:谨慎一套经典机器学习教材 PRML 算法的 Matlab 代码实现。免费开源 · MITGitHub 收藏 6.2K近 7 天 +-3
XLNetzihangdai综合评价:谨慎一套用于问答、文本分类等语言理解任务的预训练模型和代码库。免费开源 · Apache-2.0GitHub 收藏 6.2K近 7 天 +-1
Eat Pytorch In 20 Dayslyhue1991综合评价:谨慎帮有深度学习基础的人用 20 天掌握 PyTorch 的实战教程。免费开源 · Apache-2.0GitHub 收藏 6.2K近 7 天 +-2
Parsraxa-group综合评价:谨慎将文档和图片清理并解析成结构化数据的工具。免费开源 · Apache-2.0GitHub 收藏 6.2K近 7 天 +-4
Darkflowthtrieu综合评价:谨慎把 YOLO 目标检测模型转到 TensorFlow 运行与训练。免费开源 · GPL-3.0GitHub 收藏 6.1K近 7 天 +-1
LatentSyncbytedance综合评价:谨慎根据音频让视频人物嘴型对齐的视频生成工具。免费开源 · Apache-2.0GitHub 收藏 6.1K近 7 天 +15
Chineseocrchineseocr综合评价:谨慎检测并识别自然场景与卡证中的中文字符。免费开源 · MITGitHub 收藏 6.1K近 7 天 +-3
Learn AI Engineeringashishps1综合评价:谨慎一份从零自学大模型和 AI 开发的免费学习资源清单。免费开源 · GPL-3.0GitHub 收藏 6.1K近 7 天 +15
FATEFederatedAI综合评价:谨慎面向机构的多方数据联合建模与训练工具。免费开源 · Apache-2.0GitHub 收藏 6.1K近 7 天 +1
Lit-LLaMALightning-AI综合评价:谨慎一套用于训练、微调与运行初代 LLaMA 大模型的代码库。免费开源 · Apache-2.0GitHub 收藏 6.1K近 7 天 +-2
Tree Of Thought LLMprinceton-nlp综合评价:谨慎用思维树搜索让大模型探索多条路径来解决复杂难题的代码库。免费开源 · MITGitHub 收藏 6.1K近 7 天 +2
GodModesmol-ai综合评价:谨慎同时向多个主流 AI 网页版发消息并对比回答的桌面浏览器。免费开源 · MITGitHub 收藏 6K近 7 天 +17
Swift AISwift-AI综合评价:谨慎纯 Swift 编写的深度学习代码库,帮苹果开发者搭建和训练神经网络。免费开源 · MITGitHub 收藏 6K近 7 天 +-1
Chinese-CLIPOFA-Sys综合评价:谨慎CLIP 的中文版本,能用中文算图文相似度并进行搜图搜文。免费开源 · MITGitHub 收藏 6K近 7 天 +3
AI Deadlinespaperswithcode综合评价:谨慎帮人查看人工智能顶会截稿倒计时的网页工具。免费开源 · MITGitHub 收藏 6K近 7 天 +2
Agentsaiwaves-cn综合评价:谨慎帮开发者构建和训练能自我进化的语言任务 AI 开发框架。免费开源 · Apache-2.0GitHub 收藏 6K
Tensorflow Deep Learningmrdbourke综合评价:谨慎一套 TensorFlow 深度学习实战课程代码与学习教材。免费开源 · MITGitHub 收藏 5.9K
Gorgoniagorgonia综合评价:谨慎用 Go 语言编写和运行多维数组数学计算的机器学习代码库。免费开源 · Apache-2.0GitHub 收藏 5.9K近 7 天 +-3
Chainerchainer综合评价:谨慎基于动态图的深度学习框架,用来搭建和训练神经网络模型。免费开源 · MITGitHub 收藏 5.9K近 7 天 +-1
Gluon CVdmlc综合评价:谨慎计算机视觉开发工具包,帮开发者训练和搭建图像视频模型。免费开源 · Apache-2.0GitHub 收藏 5.9K
LLaMA-AdapterOpenGVLab综合评价:谨慎轻量级微调方法,帮 LLaMA 快速学会听指令与理解多模态。免费开源 · GPL-3.0GitHub 收藏 5.9K近 7 天 +-2
YOLOv6meituan综合评价:谨慎面向工业场景的目标检测模型,用来识别和定位图中的物体。免费开源 · GPL-3.0GitHub 收藏 5.9K近 7 天 +-2
EllMadcowD综合评价:谨慎把大模型提示词当程序写的开发库,自带版本管理与可视化工具。免费开源 · MITGitHub 收藏 5.8K近 7 天 +-1
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数据来自 GitHub 和 App Store,每天更新,更新时间 2026 年 10 月 9 日。
