本文介绍了5款AI领域优质开源项目：大模型控制流程图生成工具、轻量级视频生成框架LightX2V、超小型语言模型MiniMind、个人PC大模型启动器Shimmy以及通用AI代理Ailice。这些工具涵盖自然语言绘图、多模态生成、轻量级推理等多种应用场景，均提供完整开源代码，适合不同需求的开发者使用，极大降低了AI应用开发门槛。
大模型控制生成流程图
用户可以通过自然语言描述来创建、修改或增强图形元素，AI 提供结构化建议、自动布局与视觉改进，降低绘图门槛并加速原型设计。
开源地址：
https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io
LightX2V: 轻量级的视频生成推理框架（8GB 显存可用）
LightX2V 是一个轻量级的视频生成推理框架，集成多种先进的视频生成推理技术，统一支持 文本生成视频 (T2V)、图像生成视频 (I2V) 等多种生成任务及模型。X2V 表示将不同的输入模态（X，如文本或图像）转换（2）为视频输出（V）。
开源地址：
https://github.com/ModelTC/LightX2V.git
MiniMind一个0.025B的语言模型和多模态miniMind-V
主要功能
- 公开MiniMind模型代码（包含Dense和MoE模型）、Pretrain、SFT指令微调、LoRA微调、DPO偏好优化的全过程代码、数据集和来源。
- 兼容transformers、accelerate、trl、peft等流行框架。
- 训练支持单机单卡、单机多卡(DDP、DeepSpeed)训练，使用wandb可视化训练流程。支持在任意位置停止，及在任意位置继续训练。
- 在Ceval数据集上进行模型测试的代码。
- 实现Openai-Api基本的chat接口，便于集成到第三方ChatUI使用（FastGPT、Open-WebUI等）。
- MiniMind-V通过引入Clip系列模型（如clip-vit-base-patch32）作为视觉编码器，将图像转换为视觉token，并与文本token混合输入到语言模型中，实现对图像和文本的联合理解。
https://github.com/jingyaogong/minimind-v,star:5.6K
https://github.com/jingyaogong/minimind.git,star:35k
Shimmy个人 PC大模型启动器
Shimmy，这玩意儿才 5.1MB 大小，启动快到几乎无感，不到 100 毫秒就 ready，内存占用连 Ollama 的零头都不到。最绝的是它不用你瞎配置，自动就能扫到你电脑里的 Hugging Face 缓存和 Ollama 模型库，接上 VSCode 直接能用，连端口冲突都能自己避开。而且它跟 OpenAI 接口完全兼容，你一行代码都不用改。
https://github.com/Michael-A-Kuykendall/shimmy.git,star:3.4K
Ailice智能体
Ailice 是一个完全自主的通用人工智能代理 。该项目旨在基于开源的大型语言模型（LLM）创建一个独立的人工智能助手，类似于 JARVIS。利用其独特的 IACT（交互代理调用树）架构，AIlice 能够将复杂任务分解为动态构建的代理，并以高容错性整合结果。目前，Ailice 展现出多种任务的熟练度，包括主题研究、编码、系统管理、文献综述以及超越这些基本能力的复杂混合任务。
AI时代，未来的就业机会在哪里？
答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具，到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域，技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。
掌握大模型技能，就是把握高薪未来。
那么，普通人如何抓住大模型风口？
AI技术的普及对个人能力提出了新的要求，在AI时代，持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人，都需要不断更新知识体系，提升与AI协作的能力，以适应不断变化的工作环境。
因此，这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》，包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等，带你从零基础入门到精通，快速掌握大模型技术！
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1. 成长路线图&学习规划
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。
2. 大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
3. 大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
4. 大模型项目实战
学以致用，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
5. 大模型行业报告
行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
6. 大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
为什么大家都在学AI大模型？
随着AI技术的发展，企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI+行业”双背景。金融+AI、制造+AI、医疗+AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。
同时很多人面临优化裁员，近期科技巨头英特尔裁员2万人，传统岗位不断缩减，因此转行AI势在必行！
这些资料有用吗？
这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
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