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DataDreamer: Prompt. Synthetische Daten generieren. Modelle trainieren und ausrichten. 🤖💤

llms Large Language Models Notizen 50 Artikel. Dieses Repository enthält praktische Projekte in den Bereichen maschinelles Lernen, Deep Learning, Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Large Language Models und Web Scraping.

Low-Code-Werkzeug zur schnellen Erstellung und Koordinierung von Multi-Agenten-Teams

🩺 Das erste chinesische multimodale medizinische Modell zur Analyse von Thorax-Röntgenbildern | The first Chinese Medical Multimodal Model that Chest Radiographs Summarization.

Agenten bauen, die durch LLMs gesteuert werden

🟣 LLM-Interviewfragen und -antworten zur Vorbereitung auf Ihr nächstes Vorstellungsgespräch für Machine Learning und Data Science im Jahr 2026.

Einbettbare Vektordatenbank für Go mit einer Chroma-ähnlichen Schnittstelle und null Abhängigkeiten von Dritten. In-Memory mit optionaler Persistenz.

Open-Source, selbstgehostetes Claude Code – ein Terminal-KI-Assistent und das dahinter stehende Python-Framework. Funktionsaufrufe, Sandbox-Ausführung, Multi-Agenten-Teams, Skills, Checkpoints, unbegrenzter Kontext – auf Basis von Pydantic AI für jedes Modell.

Ein LLM-gestützter Repository-Agent, der Entwickler und Teams dabei unterstützt, schnell Dokumentationen zu erstellen und Repositories zu verstehen.

Stellt llms-txt für die Entwicklung in IDEs bereit

Alle Stanford-Spickzettel: Künstliche Intelligenz, Transformers, LLMs, Deep Learning, Machine Learning, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Algebra und Analysis.

Ein vollständiger Leitfaden, um im Jahr 2026 mit geringen Vorkenntnissen Ihre LLM-Fähigkeiten aufzubauen und zu verbessern sowie über die neuesten Nachrichten und State-of-the-Art-Techniken auf dem Laufenden zu bleiben!

Ressourcen, Beispiele und Tutorials für multimodale KI, RAG und Agenten unter Verwendung von Vektorsuche und LLMs

Neues Denken zur On-Policy-Distillation von Large Language Models: Phänomenologie, Mechanismus und Rezeptur

Wir bauen KGs so, wie die Natur Materie aufbaut

Im CNCF Landscape veröffentlicht: Ein MCP-Server für Kubernetes.

Kostenlose Ressourcen für KI-Agenten – Ihr zentrales Lernzentrum für 2026

Eine Spielwiese für neuro-san

Das Typescript MCP Framework

🧠 Motorhead ist ein Speicher- und Informationsabruf-Server für LLMs.

OO für LLMs

Pretraining- und Inferenz-Code für ein großflächiges, tiefenrekurrentes Sprachmodell

🤖 Das größte Verzeichnis für KI-bereite Dokumentation und Tools, die den vorgeschlagenen llms.txt-Standard implementieren

🤖 Eine PyTorch-Bibliothek mit kuratierten Transformer-Modellen und deren kombinierbaren Komponenten

Epsilla ist ein hochperformantes Vektordatenbank-Managementsystem

Eine kuratierte Liste von großartigen Artikeln, Personen, Anwendungen, Software-Bibliotheken und Projekten rund um den Bereich Wissensmanagement.

[ACL 2026 KnowFM] Großartige Ressourcen für agentische Deep Research

Dieses Repository sammelt Codebeispiele und Notebooks, die demonstrieren, wie Generative AI auf Google Cloud Vertex AI verwendet wird.

Awesome-LLM-Robustness: Eine kuratierte Liste zu Unsicherheit, Zuverlässigkeit und Robustheit bei Large Language Models