QwenLM/Qwen3

Qwen3 是阿里云 Qwen 团队开发的大型语言模型系列。

• 提供多种规模的密集和专家混合（MoE）模型，支持从 0.6B 到 235B 的不同版本。
• 实现思维模式与非思维模式之间的无缝切换，以确保在复杂逻辑推理、数学和编码等场景中的最佳性能。
• 显著增强推理能力，在数学、代码生成和常识逻辑推理方面超越之前的 QwQ 和 Qwen2.5 模型。
• 优秀的人类偏好对齐能力，提升创意写作、角色扮演、多轮对话及指令遵循体验，使交互更加自然、生动且沉浸式。
• 擅长代理功能，实现与外部工具精确集成，并在复杂任务中表现出色，是开源模型中的领先者。
• 支持 100 多种语言及方言，具备强大的多语种指令遵循与翻译能力。

exa-labs/exa-mcp-server

exa-mcp-server 是一个允许 AI 助手（如 Claude）使用 Exa AI 搜索 API 进行网页搜索的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。

• 支持实时网页搜索，提供结构化的搜索结果，包括标题、URL 和内容摘要
• 缓存最近的搜索结果以供参考
• 优雅处理速率限制和错误情况
• 支持实时网络爬虫获取新鲜内容
• 提供多种工具选择，如学术论文搜索、Twitter/X.com 搜索和公司研究等

finic-ai/rag-stack

rag-stack 是一个可以在您的私有云环境中部署的 ChatGPT 替代方案，能够连接到组织的知识库并作为企业智慧源。

• 支持开源大型语言模型（LLM），如 Llama 2、Falcon 和 GPT4All。
• 使用检索增强生成（RAG）技术，提高信息获取能力，超越训练数据限制。
• 提供简单的服务器和用户界面，可处理 PDF 上传，实现与文档内容对话。
• 高性能自托管向量数据库 Qdrant，确保快速响应和可靠性。
• 可本地运行或轻松部署到 Google Cloud 上。

DjangoPeng/openai-quickstart

openai-quickstart 是一个全面的指南，旨在帮助用户理解和实现大型语言模型，并通过使用 LangChain 进行生成式人工智能应用的实践示例。

• 深入探讨大语言模型（如 BERT 和 GPT 系列）的理论基础与开发方法
• 提供基于 OpenAI 技术的快速上手与最佳实践，包括 Embedding、GPT-3.5、GPT-4 等
• 通过实例和教程展示如何使用 LangChain 开发 GenAI 应用程序
• 包含数据隐私、法律合规性及 GPU 技术选型等相关知识

shaka-project/shaka-player

shaka-player 是一个开源的 JavaScript 库，用于自适应媒体播放。

• 支持 DASH、HLS 和 MSS 等自适应媒体格式，无需插件或 Flash。
• 利用 MediaSource Extensions 和 Encrypted Media Extensions 实现流式传输。
• 提供离线存储功能，支持使用 IndexedDB 进行媒体播放。
• 轻量级且简单，避免第三方依赖，便于构建和部署。
• 兼容多种平台和浏览器，包括 Chrome、Firefox、Safari 等。