large-language-models

Umfassende Sammlung von Ressourcen, Tutorials, Fachartikeln, Tools und Best Practices für das Fine-Tuning von Large Language Models (LLMs), ideal für ML-Praktiker und Forscher.

Das erste Large Language Model für Traditionelle Chinesische Medizin – „ZhongJing“. Inspiriert von der Weisheit des antiken Meisters Zhang Zhongjing, speziell für den Bereich der TCM entwickelt.

PromptInject ist ein Framework, das Prompts modular zusammenstellt, um die Robustheit von LLMs gegenüber adversariellen Angriffen quantitativ zu analysieren. Ausgezeichnet mit dem Best Paper Award auf dem NeurIPS ML Safety Workshop 2022

A highly efficient, secure, and stable application development platform with excellent performance, easy scalability, and deep integration of AI capabilities such as LLM, AI Chat, RAG, and Agents.高效、安全、稳定的服务研发平台，具备良好性能，同时易扩展，深度集成LLM、AIChat、RAG、Agent等AI能力

[ICLR 2026] Offizieller Code für TraceRL: Revolutionierung des Post-Trainings für Diffusion LLMs, die Basis der SOTA TraDo-Serie.

Visualisierung für Modellaktivitäten

Krasis ist eine hybride LLM-Laufzeitumgebung, die auf den effizienten Betrieb größerer Modelle auf Hardware mit begrenztem VRAM für Endverbraucher spezialisiert ist.

🔥 A Survey on AI Auto-Research

Eine Bibliothek zum einfachen Zusammenführen mehrerer LLM-Experten und zum effizienten Training des zusammengeführten LLM.

A systematic AI Agent development tutorial covering LLM agents, RAG, tool use, memory systems, multi-agent systems, LangChain, LangGraph, MCP, and agentic RL.｜从零开始学 AI Agent 开发 | 系统、全面、实战导向的 Agent 开发教程 | 每日自动追踪 arXiv 最新论文 | Learn AI Agent Development from Scratch

Offizielle Implementierung von Robust-R1: Degradationsbewusstes Schlussfolgern für robustes visuelles Verständnis [AAAI 2026 Oral]

A MicroKernel Multi-Agents System Framework for Adaptive Social Simulation Powered by LLMs

Paper und Datensätze zu Instruction Tuning und Instruction Following.

Eine einfache Java-Bibliothek zur Interaktion mit einem Ollama-Server.

Wissensgraphen treffen auf multimodales Lernen: Ein umfassender Überblick