llm

LSP-Server, der LLMs für die Code-Vervollständigung (und mehr?) nutzt

KI-gestützte Tools zur Erweiterung von Anki-Karteikarten mit Erklärungen, Eselsbrücken, Illustrationen und adaptivem Lernen für die medizinische Fakultät und darüber hinaus

Eine lokale, nach der Ersteinrichtung offline nutzbare, portable OCR-Software zur Verarbeitung von Bildern und PDF-Dateien unter Verwendung von DeepSeek-OCR-2 AI (läuft direkt auf deinem Computer).

LLM.swift ist eine einfache und gut lesbare Bibliothek, mit der Sie für macOS, iOS, watchOS, tvOS und visionOS ganz einfach lokal mit Large Language Models interagieren können.

LM Studio Python SDK

✨ AI Gist ist ein datenschutzorientiertes KI-Prompt-Verwaltungstool, das entwickelt wurde, um den maximalen Wert aus Ihrer persönlichen KI-Prompt-Sammlung herauszuholen. Es unterstützt Kernfunktionen wie Variablensubstitution, Jinja-Vorlagen, KI-Generierung und -Optimierung, Versionshistorie sowie Cloud-Backups.

xpander.ai ist die Laufzeitumgebung und Steuerungsebene, um zuverlässige KI-Agenten schnell und überall zu erstellen, auszuführen und bereitzustellen

Führe LLMs innerhalb einer PDF-Datei aus.

Neum AI ist ein erstklassiges Framework zur Verwaltung der Erstellung und Synchronisierung von Vektor-Embeddings im großen Maßstab.

Maliang Writing AINoval — KI-Romanautor für chinesische Webromane | Multi-Agenten-KI-Schreibplattform: dreistufiger Gliederungsentwurf, Konsistenz des Wissensgraphen, fortlaufende Geschichten über 300.000 Wörter

Eine kuratierte, direkte Sammlung der besten Ressourcen zum Erstellen und Evaluieren von KI-Agenten – Paper, Blogs, Vorträge, Tools, Benchmarks. Gepflegt von BenchFlow.

Code und Implementierungen zum Paper „AgentGym-RL: Training LLM Agents for Long-Horizon Decision Making through Multi-Turn Reinforcement Learning“ von Zhiheng Xi et al.

🤖 Automatisch gesammelte KI-Repositories, Tools, Websites, Paper und Tutorials. Nützliche KI-Fundgrube 💎

Jede Codebasis sofort verstehen. Systemintelligenz für Codebasen, entwickelt für Menschen und KI.

Eine von Grund auf neu erstellte, LLM-gestützte, erweiterte RAG-Pipeline

🔥 Machine Learning / Deep Learning / Python / LLMs / Multimodal / Deep Learning / Python / Algorithmus-Interview / NLP-Tutorial

Go SDK für Google Generative AI

Die einfachste und kostengünstigste KI-Integrationslösung. Wenn Ihnen dieses Projekt gefällt, geben Sie ihm bitte einen Stern~

Von großen Sprachmodellen angetriebene Pinyin-Eingabemethode

GLM-ASR-Nano: Ein robustes Open-Source-Spracherkennungsmodell mit 1,5 Milliarden Parametern

RAG für lokale LLM, Chat mit PDF/doc/txt-Dateien, ChatPDF. Rein native Implementierung der RAG-Funktionalität, basierend auf lokalen LLM-, Embedding- und Reranker-Modellen, unterstützt GraphRAG ohne Installation von Drittanbieter-Agent-Bibliotheken.

OpenSwarm – Autonomer KI-Entwicklungsteam-Orchestrierer, angetrieben von Claude Code CLI. Discord-Steuerung, Linear-Integration, kognitives Gedächtnis.

Deklarative Sprache für zusammensetzbare KI-Workflows. Entwicklungswerkzeug für Agenten und normale Menschen.

AI Commits für IntelliJ-basierte IDEs / Android Studio.

pi Coding-Agent in einem Technicolor-Web-Trenchcoat

Wir haben ein neues Modell vorgestellt, das für Code-Generierungsaufgaben entwickelt wurde. Seine Testgenauigkeit auf dem HumanEval-Basisdatensatz übertrifft die von GPT-4 Turbo (April 2024) und GPT-4o.

cuVS – eine Bibliothek für Vektorsuche und Clustering auf der GPU

🔥🔥 LLaVA++: Erweiterung von LLaVA mit Phi-3 und LLaMA-3 (LLaVA LLaMA-3, LLaVA Phi-3)

Code und Implementierungen für das ACL 2025-Paper "AgentGym: Evolving Large Language Model-based Agents across Diverse Environments" von Zhiheng Xi et al.

Einheitliches Reinforcement-Learning-Framework