Python

(⌐■_■) – Deep Reinforcement Learning zur Steuerung von bettercap für WiFi-Angriffe.

Ausgewählter Index für chinesische Telegram-Kanäle, Gruppen und Bots, der automatisiertes Scraping mit manueller Kuration kombiniert und Online-Suche sowie kategorisiertes Browsen unterstützt.

Persönliche KI auf persönlichen Geräten

Chisel ist eine Sammlung von LLDB-Befehlen zur Unterstützung beim Debuggen von iOS-Apps.

💨 Schnelles, Async-fähiges, OpenAPI- und Type-Hint-basiertes Framework zum Erstellen von APIs

ESPectre – Bewegungserkennungssystem basierend auf WLAN-Spektralanalyse (CSI) mit Integration in Home Assistant.

Destillation von Büchern, langen Videos, Podcasts und anderen hochwertigen Inhalten in ausführbare Agent Skills

Matplotlib-Styles für wissenschaftliche Plots

Mobilgeräte mit natürlichen Sprachbefehlen automatisieren – ein LLM-agnostischer Mobile-Agent 🤖

Mobile-Agent: Die leistungsstarke GUI-Agenten-Familie

Hchstpräzises RAG zur Beantwortung von Fragen aus wissenschaftlichen Dokumenten mit Zitaten

ModelScope: Das Konzept von Model-as-a-Service zum Leben erwecken.

Prozesskontrollsystem Supervisor für Unix (supervisord)

Ein interaktiver Kommandozeilen-HTTP- und API-Testclient auf Basis von HTTPie mit Autovervollständigung, Syntaxhervorhebung und mehr. https://twitter.com/httpie

📡 Dein eigenes KI-gestütztes Nachrichtenradar. Generiert tägliche Briefings auf Englisch und Chinesisch.

RF-DETR ist eine von Roboflow entwickelte Echtzeit-Objekterkennungs- und Segmentierungsmodellarchitektur, SOTA auf COCO, optimiert für Fine-Tuning. [ICLR 2026]

Mehrsprachiges Dokumenten-Layout-Parsing in einem einzigen Vision-Language-Model

OctoPrint ist die reaktionsschnelle Web-Schnittstelle für Ihren 3D-Drucker!

Der LLM-Schwachstellenscanner

ImageBind: Ein Einbettungsraum, um sie alle zu verknüpfen

Das offizielle Repository für „Dolphin: Document Image Parsing via Heterogeneous Anchor Prompting“, ACL, 2025.

🏹 Bessere Datums- und Zeitangaben für Python

Tiefe universelle probabilistische Programmierung mit Python und PyTorch

Eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Plattform zur Binäranalyse!

KAG ist ein auf dem OpenSPG-Engine und LLMs basierendes, logisch geleitetes Reasoning- und Retrieval-Framework. Es wird verwendet, um logische Schlussfolgerungen und faktenbasierte Q&A-Lösungen für professionelle Domänen-Wissensdatenbanken zu erstellen. Es kann die Schwächen des traditionellen RAG-Vektor-Ähnlichkeitsberechnungsmodells effektiv überwinden.

~95% bei SimpleQA (z. B. Qwen3.6-27B auf einer 3090). Unterstützt alle lokalen und Cloud-LLMs (llama.cpp, Ollama, Google, ...). Über 10 Suchmaschinen – arXiv, PubMed, Ihre privaten Dokumente. Alles lokal & verschlüsselt.

Eine PyTorch-Erweiterung: Tools für einfache Mixed-Precision- und verteilte Trainings in PyTorch

Beschleunigungsprojekt für GitHub-Releases, -Archive und -Projektdateien

Spracherkennungsmodul für Python, das verschiedene Engines und APIs unterstützt, sowohl online als auch offline.