Lynx：字节跳动的开源的跨端UI框架
但如果你顺着它的设计一路看下去，会发现它压根就没打算参加这场比赛。
Lynx 更像是在回答一个非常具体的问题：
在一个已经被信息流、动态 UI、复杂交互榨干性能预算的 App 里，还能不能继续用前端的方式写界面？
油管：https://youtu.be/6A2BJ_8PzQA
Tarogo Cloud
Fi让 Ruby 风格的 DSL 在浏览器里活起来
izzy 这个项目，就是在这种理念下诞生的。
它不是一个框架，不是一个 UI 库，而是一个非常特别的工具：
Fizzy 让你可以用 Ruby 风格的 DSL 来描述前端行为，并自动编译成可运行的 JavaScript。
油管：https://youtu.be/JFUVYLERFZ4
Argos离线可用的开源机器翻译工具
Argos Translate 是一个基于神经网络、完全离线运行的机器翻译系统。
它基于 OpenNMT 框架，可以在 CPU 上执行翻译模型，支持多语言包切换，并提供 CLI、GUI 和 Python API。
一个可以在你电脑本地运行的开源 Google Translate。
油管：https://youtu.be/fuNJrBCO0gc
用得上的脚本，都在这里了：useful-scripts
这是一个由开发者 oldratlee 持续维护的脚本工具箱，收集了大量实用、简洁、直接可用的脚本，主要面向 Linux/Mac 环境下的程序员和运维人员。它不是一个框架，不是一个庞大的工具包 —— 它就是一组“随取随用的瑞士军刀”。
油管：https://youtu.be/3ZcF3cvYU9s
SET：让攻击模拟更接近真实世界的安全测试框架
无论技术如何进步，钓鱼邮件、假登录页、伪装文档、恶意链接仍然是最常见、最成功的攻击方式。当攻击者利用心理弱点发动社会工程攻击时，传统防御手段往往难以及时阻断。
为了让企业能够提前预见这些风险，TrustedSec 开发了一个专门面向社会工程攻击场景的框架——Social-Engineer Toolkit（SET）。
油管：https://youtu.be/AJTSL6mqyLA
Kandinsky5.0：视频与图像生成的扩散模型系列
旗舰版 Video Pro 的视觉质量媲美 Veo 3，并超越 Wan 2.2-A14B，而 Video Lite 与 Image Lite 则为实时应用场景提供快速且轻量化的替代方案。该套件由高性能开源视觉编码器 K-VAE 1.0 驱动，具备强大压缩能力，并为生成式模型训练奠定坚实基础。整个技术栈在性能、可扩展性与实用性之间取得平衡。
油管：https://youtu.be/C00vTubNf5I
arXiv Paper Curator：AI 科研助手
在信息爆炸的时代，arXiv 上每天都有成百上千篇论文发布。
无论你关注 AI、数学、物理还是计算机系统，手动筛论文、写摘要、整理阅读清单 都是一件极其耗时的事情。
GitHub 项目 arxiv-paper-curator 提供了一个优雅的解决方案
WICG：一种更安全、更隐私的邮箱验证方式
为了改变这种“陈旧的邮箱验证方式”，WICG（Web Incubator Community Group）提出了一个新草案：Email Verification Protocol。
它试图用 浏览器 + 邮箱服务商 + 加密证明 的方式，让网站在不读取邮箱、不触及隐私的前提下验证“这个邮箱是不是你的”。
LEANN能让你的笔记本电脑变身私人 AI 助手
针对这一问题，LEANN（Light Embedding-based AI Neural Network）项目提出了一种创新的解决方案。LEANN不仅显著减少了存储需求，而且通过高效的计算方式，提供了一个强大的、隐私保护的个人AI助手系统。它采用了按需计算嵌入（on-demand embedding computation）技术和图结构选择性重新计算（graph-based selective recomputation）方法，旨在以较低的存储消耗为用户提供准确的人工智能服务。
报道：https://youtu.be/YRoJnaZR2hw
GigaChat 3：下一代专家混合（MoE）模型
GigaChat 3 项目是由俄罗斯的一个开发团队——Salute Developers（萨路特开发者团队）主导的。
在人工智能领域，随着对话系统的不断发展，新的技术与架构不断涌现。在众多创新中，GigaChat 3作为一个开源的专家混合（MoE）模型，凭借其强大的性能和高效的推理能力，成为了值得关注的项目之一。
油管：https://youtu.be/GE9w0tBULGw
Tinker Cookbook：4 个最核心的训练示例
您可以使用 Tinker 和 Tinker Cookbook 轻松微调大型语言模型（LLM），满足您的特定需求，而无需管理复杂的训练基础设施。Tinker 负责分布式训练，并使用高效的 LoRA 适配器来降低成本并加快定制速度。Cookbook 提供了现成的示例和工具，适用于聊天、数学推理和强化学习等任务，帮助您快速构建和改进 AI 模型。
nanoGPT：用最小代码理解 GPT 是怎么训练出来的
Star 数：48.4K+ 最简洁、高效的 GPT 训练与微调仓库，300 行代码实现中等规模 GPT nanoGPT 是 Andrej Karpathy 推出的开源项目，旨在提供最简单、最快的从零训练或微调中等规模 GPT 模型的代码库。它基于 PyTorch，重写了 minGPT 以优先性能，适合初学者快速上手 Transformer 架构，同时支持专业级实验，如复现 GPT-2 在 OpenWebText 上的结果。
油管：https://youtu.be/ySZQOiJWMWU
Claude食谱:值得看的3个Notebook精选
Star 数：26K+ Anthropic 官方 Claude 实用食谱：助力开发者高效构建 AI 应用 claude-cookbooks 是 Anthropic 发布的开源资源库，汇集了使用 Claude AI 模型的实用 Jupyter 笔记本与代码指南。它涵盖从基础提示工程到高级代理构建、工具集成与技能自定义的多种场景，提供可复制的代码片段与最佳实践，帮助开发者快速集成 Claude 到项目中。
油管：https://youtu.be/MjDEOL-ICH0
首个达到 IMO 金牌水平的开源数学推理模型
Hugging Face 悄然开源了新模型 DeepSeek-Math-V2。这是一款专注数学推理、定理证明与长链逻辑推演的模型，也是当前行业内首个达到 IMO（国际数学奥林匹克）金牌水平且完全开源的 AI 系统。
油管：https://youtu.be/sp8irjmzA0M
Agent-S：让 AI 像人类一样操作电脑的开源框架
Star 数：7.7K+ 开源代理框架：像人类一样使用电脑，实现自主 GUI 交互与任务自动化 Agent-S 是 Simular AI 开发的开源代理框架，旨在让 AI 代理像人类用户一样自主操作电脑。
它通过 Agent-Computer Interface 实现复杂 GUI 交互，支持跨平台桌面环境自动化，已在 OSWorld 等基准上达到 SOTA 性能。该项目强调零样本泛化与安全执行，适用于研究与生产级代理开发。
油管：https://youtu.be/4DXNYzfplPs
Memori ：用来让大模型“拥有长期记忆”的开源框架
不管你讲了多少偏好、资料、习惯、背景信息——下一次对话，它又是一个新的 AI。
但如果我们想做一个真正的 AI 助理、AI Agent、知识管理系统，就必须让模型能记住东西。
这正是 Memori（GibsonAI/Memori） 想要解决的问题。
油管：https://youtu.be/nqv9VeANaSw