最佳優先搜尋 (BFS Best-First Tree Search) 是一種樹狀搜尋演算法，它透過優先從機率最高的節點來運作，屬於簡單和效率演算法，但普遍認為對於證明定理並不是最理想的方法。 BFS-Prover 挑戰了傳統觀點，
提出一種可擴展的專家疊代框架，主要包含了三個創新點：一是策略性數據過濾，二是利用編譯回饋進行直接偏好優化 (DPO) Direct Preference Optimization，三是長度正規化。
BFS-Prover 自動定理證明
PaliGemma 2 mix 視覺模型
Google PaliGemma 2 mix 是 Gemma 系列中的一個升級版視覺語言模型，能夠處理多種任務。PaliGemma 2 mix 能夠直接用於大部份常見的場景，提供了不同大小的模型，分別為（3B、10B 和 28B 參數），解析度亦有兩種模式，分別是（224 和 448 像數）。模型擅長處理短文和長文的生成、光學字符識別、影像問答、物件偵測和影像分割等任務，並且可以搭配 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX 和Gemma.cpp 等工具使用。
🚀本地部署谷歌PaliGemma 2 mix视觉大模型！轻松识别图像！支持标记物体位置！支持ORC提取文字内容！支持自然语言问答、文档理解、视觉问答！5分钟带你掌握本地部署全流程！附全部代码与注释说明
DeepSeek & Crawl4AI 爬蟲！
這影片教你如何使用 DeepSeek AI 和 Crawl4AI 驅動網頁爬蟲，甚至無需編寫任何程式，就能輕鬆地從任何網站收集結構化數據。影片同時亦展示了一個實際案例，講解點樣為公司尋找潛在客戶，包括地址、企業名稱和聯絡方式等資訊，然後將數據匯入試算表進行整理和分析。
Scrape Any Website for FREE & NO CODE Using DeepSeek & Crawl4AI! (Opensource)
Transformer Lab 桌面 LLM 工作台
Transformer Lab 是個免費的開源 LLM 工作平台，方便進行微調、評估、匯出和測試，並支援唔同的推理引擎和平台。Transformer Lab 適用於擁有 GPU 或 TPU 的電腦，亦支援 MLX 的 M 系列的蘋果電腦。主要功能包括下載開源模型、智能聊天、計算嵌入、創建和下載訓練數據集、微調和訓練 LLM、以及使用 R A G 與文件互動。
ComfyUI Sonic 音訊對應到嘴型(Lipsync)
Sonic 不單將音訊對應到嘴型，而是更全面理解音訊的內容和情感，進而產生更自然、更加生動的人像動畫。可以配合 ComfyUI_Sonic 使用。項目亦包括 Realtalk 即時同逼真的音訊驅動人臉生成技術。新增 frame number 選項，可以控制輸出影片的長度。亦可基於音頻長度。
YuE 支持粵語的開源音樂模型
YuE 是一套開源的音樂基礎模型，專為歌詞生成完整歌曲而設計。這個名為 “lyrics2song” 的任務極具挑戰性，因為它需要處理音樂的長時序特性、音樂的複雜性、歌詞的語意，並運用語意增強的音訊雙符記技術、歌詞鏈式思考以及三階段訓練等創新方法，成功生成長達五分鐘的歌曲，並在多種音樂風格和語言中展現了令人印象深刻的結果。（支持生成塑料粵語歌）
GitHub – alisson-anjos/YuE-exllamav2-UI
Contribute to alisson-anjos/YuE-exllamav2-UI development by creating an account on GitHub.
YuE - Local Music Generation with Audio Prompts - FOSS - 6GB VRAM!
Page Assist 瀏覽器擴充功能
Page Assist 是一個瀏覽器外掛，透過 Ollama 於本機運行 AI 模型，Page Assist 提供了一個十分完善的 Ollama介面。Page Assist 強調不會收集個人資料，十分注重隱私。專案是由 MIT 授權。
OpenHealth 開源 AI 健康助理
OpenHealth 專案是一個開源的 AI 健康助理，作者描述自己五年來花費超過十萬美元、看過三十多位醫生，卻無法確診自體免疫疾病的痛苦過程。 受到這個經歷的啟發，他開發了一個開源 AI 工具，可以幫助人們分析自己的醫療記錄，從不同的醫院提取並整理數據，並藉由 AI 模型進行分析，找出潛在的疾病。 這個工具的目的是解決醫療資訊分散的問題，讓患者能夠更全面地了解自己的健康狀況，並提供給醫生參考，但作者也強調，此工具僅為輔助診斷，不能取代專業醫療人員的判斷。
DeepSeek-VL2-small 視覺模型
DeepSeek-VL2-small 是 DeepSeek-VL2 的小型版本，混合專家 (MoE) 視覺語言模型，旨在提升 DeepSeek-VL 的視覺效能。此模型在視覺問答、光學字元辨識和文件理解等多種任務上展現了卓越的能力。DeepSeek-VL2-small 擁有 28 億(2.8b)個參數，在效能上可與現有的其它開源模型競爭，甚至超越它們。模型的程式碼採用 MIT 許可證，模型本身的使用則受到 DeepSeek 模型許可證的約束，允許商業用途。
