AI开发平台

：Caffe最初由美国加州大学伯克利分校的Yangqing Jia博士开发，目前在Google工作。Caffe得到了伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区贡献者的支持。Caffe以高效性、灵活性和模块化设计著称，特别适用于卷积神经网络（CNN）和计算机视觉任务。

Deep Learning4j（简称DL4J）是一个开源的分布式深度学习库，专为Java和Scala语言设计，旨在提供强大的工具来构建、训练和部署深度学习模型。DL4J由Skymind公司开发并维护，是Apache顶级项目之一。

NumPy（Numerical Python）是Python中用于科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象（ndarray）以及对这些数组进行操作的函数。

APPLE MLX 是苹果推出的专为 Apple Silicon 芯片优化的开源机器学习框架，MLX 是开源的，开发者可以自由使用和修改代码，共同推动机器学习的发展。

文心智能体平台（AgentBuilder）是百度为开发者提供的一个低成本、高效率的智能体开发环境。它支持开发者根据自身行业领域和应用场景，采用多样化的能力和工具，打造大模型时代的原生应用。该平台不仅是一个开发平台，更是一个涵盖“开发+分发+运营+变现”的综合赋能平台。

昇思MindSpore旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标，为AI算法研究和生产部署提供一个统一、高效、安全的平台。它支持从云、边缘到端侧的全场景AI应用，帮助开发者简化开发流程，提升模型训练效率，降低部署成本。

Keras是一个用Python编写的开源人工神经网络库，能够运行在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）、Theano等深度学习框架之上，为用户提供快速构建和训练深度学习模型的能力。开发者：Keras的主要开发者是谷歌工程师François Chollet。

飞桨（PaddlePaddle）是由百度公司开发的开源深度学习平台，飞桨提供了覆盖计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别等多个领域的模型库,为开发者提供了高兼容性、高性能的多端部署能力。

Label Studio是一款功能强大的开源数据标注工具，由Human Signal（原Heartex）推出，广泛应用于机器学习和数据科学领域。Label Studio支持对文本、图像、音频、视频等多种数据类型进行标注，使其能够应用于多种场景，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

Lightning AI Studio 平台是该公司推出的免费云端 AI 开发平台，被视为谷歌 Colab 的升级版。它集成流行机器学习工具，无需本地环境设置，支持在浏览器或本地 IDE 编码，可自由切换 CPU 和 GPU ；支持多用户协作编码，提供无限存储空间、文件上传分享及连接 S3 桶功能；有付费选项可使用数千个 GPU 进行大规模模型训练、并行处理超参数调整等任务；具备社区模板（studios），能让 Jupyter Notebook 和 VS Code 在云上使用可扩展硬件训练大语言模型和快速推理。

智谱AI开放平台拥有全自研的GLM大模型系列，包括GLM-4-Plus、GLM-4-Air、GLM-4-Flash等多个版本，这些模型在自然语言处理、多模态理解及生成等方面表现出色。

天壤小白天壤智能集多种功能于一体，涵盖提示词集成开发环境、检索增强生成（RAG）、智能体（AI Agent）、大模型运维管理、API 集成等，便于用户创建、编辑和测试大语言模型提示词 。

ChatDev模拟一个虚拟软件公司的运作方式，通过多智能体（Agent）协作，完成从需求分析、设计、编码、测试到文档编写的软件开发全流程。用户只需通过自然语言描述软件需求，ChatDev即可自动生成代码和相关文档，极大地降低了软件开发的门槛和成本。

无问芯穹自主研发的Megrez端侧大模型体系，是一个为端而生的轻量化模型，能够在体积更小、精度更高与速度更快之间取得平衡。例如，Megrez-3B-Omni的推理速度最高可领先同精度模型300%，为全球终端用户提供更加全面、高效的信息交互体验。

Google JAX 是一个专为数值计算和机器学习设计的开源库，由谷歌大脑团队开发。JAX 融合了自动微分和 XLA（加速线性代数）编译器，旨在提供高效的计算性能，并简化在 GPU 和 TPU 上的部署。