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GLIDE是一个开源Python库，统一了最先进的预测驱动推断方法，用于生成式AI和智能体系统的无偏评估，能够在保证有效不确定性估计的同时节省标注成本。
LELA是一个基于LLM的实体链接框架，将零样本命名实体识别和实体消解整合为端到端的Python库，并在多种场景下验证了其有效性。
一个名为teich的库可以将代理轨迹转换为有监督微调（SFT）数据集，简化了AI训练的数据集准备。
本文介绍了用于图组合优化的投影智能体，采用强化学习和图神经网络，在连续动作嵌入空间中运行，以提升泛化能力和可扩展性，并发布了LaGCO-RL库。
dLLM是一个开源Python库，能以极少的计算资源将任意自回归语言模型转换为扩散语言模型，统一训练和评估。
作者分享了用于智能体记忆的 Python 库 memweave 的基准测试结果，该库仅使用本地嵌入且无需调用 LLM，便在 LongMemEval-S 上实现了 98% 的 Recall@5。本文详细介绍了实现方法，并与 mempalace 进行了性能对比，突出了其在不同问题类型上稳定的检索表现。
ExLlamaV3 发布了一系列重大更新，包括对 Gemma 4 的支持、缓存效率的提升，以及新的 DFlash 技术，可显著提高各类模型的推理速度。
nature-skills 是一个基于 matplotlib 的科研绘图工具，内置 Nature 风格模板，支持多种图表类型并输出可编辑的 SVG 格式，旨在简化科研论文的图表制作流程。
一个Python库，通过旋转指纹、模拟真实浏览器头部并自动处理验证码，在抓取网站时绕过Cloudflare、Akamai等机器人防护。它使用无头Chromium、Playwright、代理轮换，并且完全开源。
Sentence Transformers v5.4 引入了对多模态嵌入和重排序的支持，允许用户使用统一的 API 对文本、图像、音频和视频进行编码和比较。
OpenAI 发布了 GABRIEL，这是一个开源工具包，利用 GPT 将非结构化的定性数据（文本、图像）转换为定量测量，供社会科学家和经济学家使用。该工具通过自动化重复的标注任务，使研究人员能够更高效地分析大规模的定性数据集，同时保留人类数据的丰富性。
OpenAI 开源 mujoco-py，一个使用 MuJoCo 引擎的高性能 Python 机器人模拟库，具有无头 GPU 渲染和 VR 交互支持，性能提升约 40 倍。
Browser Use 是一个AI代理工具，通过模仿人类交互来自动化网页浏览器任务，如表单填写和数据提取。
一个轻量级的Python库，用于从OpenStreetMap绘制自定义地图，利用osmnx、matplotlib、shapely和vsketch进行地理可视化。
andrewyng/aisuite 是一个轻量级的 Python 库，提供了跨多个 LLM 提供商的统一聊天补全 API，以及带有工具的智能体 API。它还包括 OpenCoworker，一个用于日常任务的桌面 AI 智能体。