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Thema · artificial-intelligence

artificial-intelligence

Erfasste Open-Source-Repos mit dem Tag artificial-intelligence, sortiert nach Sternen.

522 Repos
  • tract@sonos

    Winziges, schnörkelloses, in sich geschlossenes Tensorflow- und ONNX-Inferenztool.

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  • awesome-mlss@awesome-mlss

    🤖 Leitfaden für Machine Learning Summer Schools

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  • deepnote@deepnote

    Deepnote ist ein direkter Ersatz für Jupyter mit einem KI-zentrierten Design, einer eleganten Benutzeroberfläche, neuen Blöcken und nativen Datenintegrationen. Nutzen Sie Python, R und SQL lokal in Ihrer bevorzugten IDE und skalieren Sie dann zur Deepnote-Cloud für Echtzeit-Kollaboration, den Deepnote-Agenten und bereitstellbare Daten-Apps. https://deepnote.com/

    3.000+2Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • limboai@limbonaut

    LimboAI – Behavior Trees und State Machines für Godot 4

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  • reloadium@reloadware

    Hot-Reloading und Profiling für Python

    2.987-1Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • Leitfaden zum KI-Systemdesign für Ingenieure, die KI-Produktionssysteme und -Evaluierungen entwickeln.

    2.978+59Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • EasyEdit@zjunlp

    [ACL 2024] Ein benutzerfreundliches Framework zur Wissensbearbeitung für LLMs.

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  • thinc@explosion

    🔮 Ein erfrischend funktionaler Ansatz für Deep Learning, kompatibel mit deinen Lieblingsbibliotheken

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  • Sammlung von ICCV 2025 Papieren und Open-Source-Projekten

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  • ai-knowledge-graph@robert-mcdermott

    KI-gestützter Wissensgraphen-Generator

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  • Papers-in-100-Lines-of-Code@MaximeVandegar

    Implementierung von wissenschaftlichen Arbeiten in 100 Zeilen Code.

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  • AIF360@Trusted-AI

    Ein umfassender Satz von Fairness-Metriken für Datensätze und Machine-Learning-Modelle, Erklärungen dazu sowie Algorithmen zur Minderung von Bias in Datensätzen und Modellen.

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  • leptonai@leptonai

    Ein Pythonic-Framework zur Vereinfachung der Erstellung von KI-Diensten

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  • Sammlung von Ressourcen zu wichtigen Bereichen der Informatik.

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  • dalle-playground@saharmor

    Eine Testumgebung zum Generieren von Bildern aus beliebigen Text-Prompts mit Stable Diffusion (früher: mit DALL-E Mini)

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  • trieve@devflowinc

    All-in-One-Plattform für Suche, Empfehlungen, RAG und Analytics, bereitgestellt über API

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  • pai@microsoft

    Ressourcenplanung und Cluster-Management für KI

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  • hora@hora-search

    🚀 In Rust geschriebene, effiziente Sammlung von Algorithmen zur Suche nach ungefähren nächsten Nachbarn 🦀.

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  • audiolm-pytorch@lucidrains

    Implementierung von AudioLM, einem SOTA-Sprachmodellierungsansatz zur Audiogenerierung von Google Research, in PyTorch

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  • Über 200 detaillierte Lernkarten zur Wiederholung von Themen aus den Bereichen Machine Learning, Computer Vision und Informatik.

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  • deeplearning4j-examples@deeplearning4j

    Deeplearning4j Beispiele (DL4J, DL4J Spark, DataVec)

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  • Leaked-GPTs@friuns2

    Geleakte GPTs-Prompts zur Umgehung des 25-Nachrichten-Limits oder zum Ausprobieren von GPTs ohne Plus-Abo.

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  • Poker@dickreuter

    Voll funktionsfähiger Pokerbot für PartyPoker, PokerStars und GGPoker, der Tische mittels Open-CV (anpassbar über GUI) oder neuronalem Netz ausliest und Entscheidungen auf Basis eines genetischen Algorithmus und Monte-Carlo-Simulation zur Poker-Equity-Berechnung trifft. Binärdateien können über diesen Link heruntergeladen werden:

    2.458+0Sterne-Änderung der letzten 7 Tage
  • minimind-o@jingyaogong

    🎙️ Ein von Grund auf trainiertes 0.1B Omni-Modell, das hören, sprechen und sehen kann!

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  • WritingTools@theJayTea

    Der weltweit intelligenteste systemweite Grammatikassistent; eine bessere Version der Apple Intelligence Writing Tools. Läuft unter Windows, Linux und macOS mit der kostenlosen Gemini API, lokalen LLMs und mehr.

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  • awesome-whisper@sindresorhus

    🔊 Awesome-Liste für Whisper – ein von OpenAI entwickeltes, KI-gestütztes Open-Source-Spracherkennungssystem

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  • AI-Engineer-Technikinterview-Lernkreise (⭐️ 2k+)

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  • chat-with-gpt@cogentapps

    Eine Open-Source-ChatGPT-App mit Sprachfunktion

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  • fairlearn@fairlearn

    Ein Python-Paket zur Bewertung und Verbesserung der Fairness von Machine-Learning-Modellen.

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  • Erlernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens, Deep Learnings und der mathematischen Optimierung, indem Sie Schlüsselkonzepte und -modelle von Grund auf mit Python erstellen.

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