​上周,DeepSeek 官方宣布将陆续发布 5 个开源项目。本周一开源社区就迎来了首发之作——FlashMLA!该项目开源后,不到一天 Star 数已突破 6k,并且还在以惊人的速度持续飙升。

GitHub 地址:github.com/deepseek-ai/FlashMLA

FlashMLA 是一个针对 Hopper GPU 优化的高效 MLA(Multi-Head Latent Attention)解码内核,能够显著提升大规模语言模型(LLM)的推理效率。对于普通用户来说,就是用了 FlashMLA 同样的 GPU 硬件条件下,LLM 的聊天机器人不仅可以更快速地响应,还能处理更长的文本。

Tips:Hopper 是英伟达在 2022 年推出的 GPU 架构,采用 NVIDIA Hopper GPU 架构的显卡包括 H100、H200、H800 系列。

回顾上周的热门开源项目,微软开源的屏幕解析 AI 工具 OmniParser 表现亮眼(9k Star/周),它能够将用户界面的截图解析为结构化、易于理解的元素,提升 AI 理解 GUI 的能力。让 AI 能够像人类一样与网站进行交互的 Browser-use,能够在浏览器上自动完成搜索、数据提取和填表等操作。将代码仓库转化成一个文件的 Repomix,轻松打通代码与 AI 的桥梁。除了增强 AI 能力的开源项目,快速查看和管理 K8s 集群的命令行工具 K9s、开源协作式 Wiki 和文档平台 Docmost,也值得关注。

最后,是一本介绍大模型基础的开源书籍《大模型基础》,全面地介绍了入门大模型的核心知识,是不可错过的 LLM 学习资源!

  • 本文目录

    • 1. 热门开源项目

      • 1.1 让 AI 操作你的浏览器:Browser-use
      • 1.2 开源协作式 Wiki 和文档平台:Docmost
      • 1.3 快速查看和管理 K8s 集群的命令行工具:K9s
      • 1.4 打通代码与 AI 的桥梁:Repomix
      • 1.5 解析屏幕的 AI 工具:OmniParser
    • 2. HelloGitHub 热评
      • 2.1 为开发者准备的速查表:Reference
      • 2.2 《大模型基础》:Foundations-of-LLMs
    • 3. 结尾

1. 热门开源项目

1.1 让 AI 操作你的浏览器:Browser-use

主语言:PythonStar:32k周增长:4k

该项目通过 AI 代理实现自动化操作浏览器,让 AI 能够像人类一样与网站进行交互。它基于 Playwright 框架实现浏览器自动化操作,并通过 LangChain 和 LLM 等技术,将 AI 能力与浏览器的交互能力相结合,能够完成自动搜索、数据提取和表格填写等任务。用户可以通过简单的代码启动 AI 代理,并直观地测试和观察操作过程。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv() async def main():
agent = Agent(
task="Go to HelloGitHub, search for 'browser-use', click on the first post and return the publish comment.",
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)
result = await agent.run()
print(result) asyncio.run(main())

GitHub 地址→github.com/browser-use/browser-use

1.2 开源协作式 Wiki 和文档平台:Docmost

主语言:TypeScriptStar:10k周增长:1.3k

这是一款免费、开源的知识管理和文档协作平台,可作为 Confluence 和 Notion 的开源替代品。它界面清爽、功能丰富,提供类似维基(wiki)的结构化知识管理和多人实时协作编辑文档的功能,并支持画图、权限管理、评论、页面历史和搜索等,适用于企业内部的知识库、文档共享和协作等场景。

GitHub 地址→github.com/docmost/docmost

1.3 快速查看和管理 K8s 集群的命令行工具:K9s

主语言:GoStar:28k周增长:200

这是一款用于管理 Kubernetes 集群的命令行工具,帮助用户轻松监控和管理 K8s 集群。它提供直观的终端界面和交互体验,可实时跟踪集群中的应用运行状态,并支持多种资源管理(Pods、Deployments、Services 等)、查看日志、自定义配置和插件扩展等功能。

GitHub 地址→github.com/derailed/k9s

1.4 打通代码与 AI 的桥梁:Repomix

主语言:TypeScriptStar:10k周增长:1k

该项目是用于将整个代码仓库打包成适合 AI 处理的单一文件(纯文本、Markdown、XML),支持远程仓库地址和本地仓库。它通过内置的安全检查和代码压缩技术,能够有效减少输出文件的上下文令牌(token)数量,并确保不泄漏敏感信息。生成的文件可以方便地输入到 ChatGPT、Claude、Llama 等 AI 工具中,适用于代码审查、文档生成和测试用例编写等任务。

GitHub 地址→github.com/yamadashy/repomix

1.5 解析屏幕的 AI 工具:OmniParser

主语言:PythonStar:16k周增长:9k

这是一款微软开源的屏幕解析工具,能够将用户界面的截图解析为结构化且易于处理的元素。它采用 Python 开发,基于 YOLO、BLIP2 和 Florence 等模型,实现较为精准的图标识别并生成描述性文本,支持与多种主流大语言模型(GPT-4V)集成,适用于开发桌面自动化操作的应用。

GitHub 地址→github.com/microsoft/OmniParser

2. HelloGitHub 热评

在此章节中,我们将为大家介绍本周 HelloGitHub 网站上的热门开源项目,我们不仅希望您能从中收获开源神器和编程知识,更渴望“听”到您的声音。欢迎您与我们分享使用这些开源项目的亲身体验和评价,用最真实反馈为开源项目的作者注入动力。

2.1 为开发者准备的速查表:Reference

主语言:Other

这是一份专为开发者准备的快速参考手册(cheat sheet)集合,旨在为开发者提供简洁、直观的速查表,内容涵盖多种编程语言、框架、Linux 命令和数据库等。

项目详情→hellogithub.com/repository/747de4f19b384ff197698089038f6e9e

2.2 《大模型基础》:Foundations-of-LLMs

主语言:Other

该书是由浙江大学 DAILY 实验室开源的大语言模型教材,内容涵盖传统语言模型、大语言模型架构演化、Prompt 工程、参数高效微调、模型编辑、检索增强生成等方面。

项目详情→hellogithub.com/repository/d3c56213ee644bfc8a34d5b6c395e7f2

3. 结尾

以上就是本期「GitHub 热点速览」的全部内容,希望这些开源项目能激发你的兴趣,找到你下一个想去尝试的工具!如果你也发现了好玩、有趣的 GitHub 开源项目想要分享,欢迎来 HelloGitHub 与我们交流心得、讨论使用体验。

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