Equibles 开源金融数据 MCP 服务器发布,提供 62 个工具
Equibles 是一个自托管开源金融数据 MCP 服务器,抓取并存储 SEC 文件与 XBRL 财报、13F 机构持仓、内部人与国会交易、FINRA/SEC 做空数据、FRED 经济指标、CFTC 与 CBOE 持仓、基金文件、政府合同和每日股价,并通过 Model Context Protocol 暴露给 Claude、ChatGPT、Cursor 等智能体查询。
Equibles 是一个自托管开源金融数据 MCP 服务器,抓取并存储 SEC 文件与 XBRL 财报、13F 机构持仓、内部人与国会交易、FINRA/SEC 做空数据、FRED 经济指标、CFTC 与 CBOE 持仓、基金文件、政府合同和每日股价,并通过 Model Context Protocol 暴露给 Claude、ChatGPT、Cursor 等智能体查询。
GitHub 项目 ml-pipeline-helper 发布了一个用于构建 ML/AI 流水线的实用技能,覆盖数据预处理、模型训练、特征工程与部署。
MyHealthIO 是一款个人健康 Copilot 原型,可从 PDF、PNG、JPG 格式的化验报告、处方和出院小结中提取检验指标、用药、剂量与诊断,并将结果锚定到原文片段以保证可追溯。
Cubest 是一款 Windows 10/11 桌面工具,用 AI 扫描文件以完成日志分析、文件聚合和文本摘要,无需编程即可使用。软件在本地处理文件,仅在使用外部 AI 分析时才发送数据,核心功能无需账号,高级功能需自备 AI key。要求 4 GB 内存、200 MB 磁盘空间及联网。
Academic Ancestry 上线,输入姓名即可查看导师、学生及答辩委员会构成的学术谱系,数据来自 29 个国家 237 个来源的 2,491,411 篇论文,以及 Wikidata 上截至 2026-10-08 的 400,929 条导师关系声明。
GitHub 上的 supply-chain-ai-for-beginners 是一门面向零编程基础学习者的供应链 AI 入门课程,共 19 课,从 AI 与机器学习基础概念讲到需求预测、库存控制、风险识别、延迟预测等实际应用,再到深度学习与模型部署等生产环节。
DC254 是肯尼亚独立数字基础设施教育研究平台,提供经核验的数据中心目录(含坦桑尼亚、乌干达、卢旺达等东非区域记录)、109 篇科普文章及容量、海缆、电价、牌照等市场追踪器。平台基于 Next.js 16 与 TypeScript 构建,无数据库,目录数据以版本化 JSON 按季度快照,订阅与联系表单通过 Resend 处理,部署于 Vercel。
IlumCI 在 GitHub 开源 GLaDOS,一个用 Rust 从零编写、非 Unix 的 ring-0 操作系统,把语言模型作为内核原语运行。内核内没有特权边界,工具调用由采样器在实时 applet 表上按该表编译的语法选出函数名后直接调用,不做序列化和解析。
JumpLander-Persian-Forum-Dataset 在 GitHub 发布,提供经清洗和结构化处理的波斯语社区论坛讨论子集,以 JSON 文件形式按类别组织,并附示例讨论。数据集可用于 AI 研究、自然语言处理、社区情感分析和波斯语学习等方向,用户可从 Releases 页面下载各版本,使用 pandas 等工具加载分析。
一项在 M2 Max 上进行的测试显示,Qwen 3.5 9B 与 Gemma 4 26B-A4B 无需额外决策微调,仅靠读取答案标签的 logits 直接打分,在 300 条自建问题上分别取得 61% 和 75% 准确率,Gemma 已接近测试中最高水平。
Vega 是一个决策模型,输入文本和答案类型固定的问题,返回标签、评分或陈述为真的概率,每个答案附带校准概率、可承诺答案集和拒答标记。它用冻结的 Qwen3.5-0.8B 读取一次提示词,池化出五个向量,在 64 维空间中给每个候选答案挖一个山谷,让粒子在梯度、动量和摩擦力下滚动十二步,落点即答案,落点方式决定温度,因此概率有实际含义。
OpenHUTB 开源了 hutb 项目,一个面向具身人、地面/空域/水域载具研究的影视级物理模拟器,用于加速人和机器人的算法开发、训练与验证。平台支持 VR 驾驶舱、空地一体、水下机器人、传感器、数据合成、交通管理器、多物理场仿真与 Python 接口,并提供城镇布局、建筑、载具、行人等开放数字资产。代码基于 MIT 许可证开源,配套资产遵循 CC-BY 许可证。
CrowdGPT v0.5 发布,该项目通过志愿者贡献的算力分布式训练任意规模的大语言模型,无需资金、API key 或中心化 GPU 集群。新版本增强了 GUI,coordinator 迁移至 https,并支持一条命令快速安装。训练数据通过 pull request 提交审核。
AI Stock 是一个 AI 股票研究工作台,把行情数据、新闻、计算与 AI 分析整合到一个网站,提供研究助手、专家圆桌、个股研究、策略筛选、模拟交易和持仓跟踪等功能。
llerandi/llm-price-tracker 是一个每日更新的 LLM 定价参考项目,覆盖 17 家提供商共 64 个模型的输入/输出 token 价格、上下文窗口与能力,以 JSON 形式提供并支持程序化调用。
a16z 发布第七版消费级 AI 产品 Top 100 榜单,首次通过 YipitData 面板数据追踪美国消费者信用卡上的 AI 实际支出。数据显示,近一半美国消费者使用 AI,但仅四分之一每天使用,8 月只有 4.5% 拥有 ChatGPT、Gemini 或 Claude 的付费个人订阅,约为一年前的两倍。
LabLLM 是一个开源工具包,用于微调并部署可交互对话的语言模型。该仓库目前提供 README 说明,定位为训练对话式 AI 模型的工具集,GitHub 上暂未获得 stars、watchers 或 forks。
个人作品集项目 as5d8w/ai-business-insights 用 Streamlit 搭建销售数据上传、列映射、校验与确定性指标分析流程,可导出 Excel 和 PDF 报告。AI 洞察为可选功能,仅在点击按钮时通过 DeepSeek API 发送聚合指标摘要,不上传原始文件或订单 ID,未配置 API key 时 KPI、图表与导出仍可正常使用。
GitHub 仓库 etymonoxidationstate392/Machine-Learning-Journey 是一个机器学习学习日志,覆盖分类、NLP、深度学习和 Kaggle 实战,涉及 Python、scikit-learn、TensorFlow 与 BERT。
GitHub 项目 Calgary Crime Data Analysis and Neural Network Model 提供桌面应用,可加载 CSV 格式犯罪数据,用神经网络基于历史数据做预测,并支持趋势分析、月度对比和犯罪类型相关性分析及结果导出。
SneppX 组织开源 MIT 许可的 AI 算法框架 SneppX-ALG,以 C11/C++20 与 CUDA 编写,约 183K LOC,将模型构建与推理组织为 HSS→SER→ARC→NPE→FM 五阶段流水线,并由 S0–S9 十层安全层包裹。
OpenConstructionERP 是一个面向建筑项目管理的开源自托管平台,采用 AGPL-3.0 许可,整合 BOQ、CAD/BIM 算量、4D 进度、5D 成本模型与招投标功能。
一个基于 Bright Data Scraper Studio + Python + SQLite 的自愈式岗位爬虫,可抓取 Instahyre 实时技术职位并转为可查询数据集。它用 AI 生成的提取器免写选择器,自动清洗去重 JSON 并写入本地 SQLite,输出热门招聘公司与地点;提取逻辑损坏时只需一条 CLI 命令即可自愈,无需重写代码。
TS-Source 是一个以 Apache 2.0 许可发布的开源 AI 训练项目,提供模块化训练流水线、可复现实验追踪、数据集溯源账本、分布式计算编排与评测套件,并支持多语言文档和响应式仪表盘。项目采用 Bedrock、Kiln、Lens、Canopy 四层架构,各层通过稳定接口通信,2026 年路线图计划先稳定插件注册表并发布首个正式 API 契约。
针对 Princeton Ouro-RLTT 循环 Transformer,该项目定位了隐藏态读出与生成控制之间的边界:决策级使用可转化,校准弃权在四个密封实验组中改善风险—覆盖权衡,强制终选在全部候选合规的池上以 27/32 对 64.8% 期望值通过精确匹配随机零假设(p = 0.0086);生成式控制则未转化,方向引导为既定负结果,逐任务循环深度分配为密封零结果。
EthanHarwood97/ai-model-tracker 是一个自托管多源 AI 模型证据追踪器,抓取公开榜单并按 Research、轻量智能体、通用编码、UI 编码、复杂代码四类角色分别给出推荐,预测分、model-index 分与 Coding Agent 实测数据分开保存。
OpenScience 发布开源科研智能体工作台,用户用自然语言描述任务后,它会规划、检索文献、编写并运行代码与实验,最后给出可核查的结果,每一步都留有记录。
蚂蚁 inclusionAI 开源 PolyOCR-Venus 系列 OCR 基础模型,含 2B 和 9B 两个版本,基于 Qwen3.5 视觉语言骨干,统一支持文本识别、定位、文档解析、信息抽取与 OCR 推理。
小米 LLM-Core 团队发布 MiMo-V2.6 技术报告,提出同时扩展训练批次、环境多样性与评分器三个维度的 RL 方法,并投入 260 万美元 RL 算力,将万亿参数 MoE 模型推入前沿梯队。
TokenMeter 是面向 .NET 的 LLM 模型元数据目录与成本计算库,覆盖 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Mistral、DeepSeek 等 12+ 提供商的上下文窗口、定价、能力标志与推理格式元数据。
emotional-memory 是一个为 LLM 智能体提供情感感知情景记忆的 Python 库,基于情感场理论(AFT)五层模型,按语义加情感语境对回忆排序,而非仅靠余弦相似度。
masa-san-jp 发布开源引擎 100-times-ai-world-building,仅凭用户输入(文本/YAML/JSON)即可在无人工干预下持续生成、验证并深化世界设定资料,不生成主人公、情节或小说正文。
作者认为,未来几年 AI 的快速进步主要来自基础设施与工程能力的加速,模型将能自动优化训练与推理效率,推理成本或近指数级下降,预训练架构与数据选择研究有望在 2-3 年内自动化。但这不会让模型本质发生剧变,即便在数学和编程之外未必获得有经济价值的超人能力,技术向经济的扩散仍将大幅受益。
GitSwarm 提出累积推理,让一组相同智能体在共享、可分支的 Git 仓库上异步工作,每次尝试以 commit 形式保留,后续工作可扩展、验证、合并或反驳它。
assistant-ui 发布开源 AI 模型目录 Modelpedia,收录 30+ 提供商的 4000+ 模型,可对比规格、定价与能力,并每日从官方 API 自动更新。项目提供 modelpedia.dev 网站、api.modelpedia.dev 的免费 REST API,以及 npm 包 modelpedia,支持按提供商和模型名查询定价等信息,采用 MIT 许可。
The safe-choice tax(svpremium.dev)上线,可输入用量查看 18 个类别、237 项服务(从 DNS、CDN 到 LLM API)的估算账单,并按母公司司法辖区和欧盟数据驻留筛选。
Aleph Alpha 研究团队拆解自回归语言模型的架构选择对训练与部署成本的影响,聚焦参数与 FLOPs 分配、FLOPs 随上下文长度和序列混合器状态的扩展方式,并分析近期开源权重模型。文章以 Apache 2.0 许可发布的 Kolibri 和 Kolibri Origin 为参照,提供交互工具供配置模型并对比。
Alexandra Systems 旗下 Ursa 提出"点对点 AI"双产品架构:Ursa Minor 用分散知识训练模型并获取全部收入,Ursa Major 把用户的微调导入任意模型且永久不收费,两者互为前提。
Arabic-Speech-Handbook 是一份面向阿拉伯语语音技术的参考与学习资源,汇集了阿拉伯语语音识别与合成相关的数据集、模型、基准和工程实践。手册按编号分节,涵盖基准与排行榜、ASR 与通用语音语料、TTS 级语料、任务专用语料及工具与生产工程,并附主要参考文献。
GitHub 项目 Flappy-Bird-Neural-Network-Demonstration 提供一个可运行应用,让用户直观观看神经网络学习玩 Flappy Bird 的完整过程。