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Optimización del proxy de inferencia para LLMs

Observabilidad eBPF - Trazado distribuido y perfiles

AdalFlow: La librería para construir y autooptimizar aplicaciones LLM.

🚀 Un plan de estudios práctico y de código abierto que puentea la brecha desde los conceptos básicos de RL hasta la alineación de LLM, RLVR y sistemas de agentes avanzados.

⚡️SwanLab - una herramienta de seguimiento y visualización de entrenamiento de IA de código abierto y diseño moderno. Soporta uso en la nube o autohospedado. Integrada con PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Keras, etc.

Flujos de trabajo de referencia de IA generativa optimizados para infraestructura acelerada y arquitectura de microservicios.

Mis scripts de Python para crear figuras de alta calidad para publicaciones en conferencias y revistas top de IA.

Procesamiento de Lenguaje Natural de última generación

"Mikoshi: Decodificando el Harness de Agentes" - 420,000 palabras que desglosan la estructura y los nervios del Harness de un AI Agent: análisis profundo de la arquitectura de Claude Code, 15 capítulos desde el bucle de diálogo hasta la construcción de tu propio Harness de Agentes. Sitio web de lectura en línea:

Todo lo que necesitas saber para construir tu propia aplicación RAG.

Un servidor de Model Context Protocol para la manipulación de archivos de Excel

[ICLR 2023] ReAct: Sinergia entre razonamiento y actuación en modelos de lenguaje

Tu primera empresa de agentes de IA

Orquestación de GPU tolerante a fallos y altamente escalable, y un framework de machine learning diseñado para entrenar modelos con miles de millones o billones de parámetros

CSGHub es una nueva plataforma de código abierto para gestionar LLMs, desarrollada por el equipo de OpenCSG. Ofrece soluciones tanto de código abierto como locales/SaaS, con características comparables a Hugging Face. Obtenga el control total sobre el ciclo de vida de los LLMs, conjuntos de datos y agentes, con compatibilidad de SDK de Python con Hugging Face. ¡Únase a nosotros! ⭐️

Aprovecha los LLM con programación multiagente

Tokenización de modelos de lenguaje a GB/s

Un sistema para procesamiento de datos ETL impulsado por agentes de LLM

Habilidades de IA, herramientas MCP y CLI para Unity Engine. Ciclo completo de desarrollo y pruebas con IA. Usa CLI para una configuración rápida. Uso eficiente de tokens, herramientas avanzadas. Cualquier método de C# se puede convertir en una herramienta con una sola línea. Funciona con Claude Code, Gemini, Copilot, Cursor y cualquier otro de forma totalmente gratuita.

El reproductor de medios para el aprendizaje de idiomas, con subtítulos duales, subtítulos generados por IA, traducción en tiempo real ¡y más!

🤖📐 Un agente y habilidades diseñados para el modelado matemático, que completa automáticamente el modelado y genera un artículo completo listo para su entrega.

Una maravillosa lista de recursos para el desarrollo de videojuegos.

MOSS‑TTS Family es una familia de modelos de código abierto para la generación de voz y sonido de MOSI.AI y el equipo OpenMOSS. Está diseñada para escenarios del mundo real complejos, de alta fidelidad y gran expresividad, que abarcan voz larga y estable, diálogo multilocutor, diseño de voz y personajes, efectos de sonido ambiental y TTS en streaming en tiempo real.

ADHD — una habilidad para agentes de programación. Árbol de pensamiento con poda, construido sobre el SDK de agentes de Claude & Codex. Despliega pensamientos divergentes paralelos bajo diferentes marcos cognitivos, califica, poda trampas y profundiza en los supervivientes. La habilidad imprescindible para el trabajo creativo e interdisciplinario.

OpenAgents - Redes de agentes de IA para la colaboración abierta

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Un RAG agéntico modular creado con LangGraph: aprende sobre agentes de generación aumentada por recuperación en minutos.

TimeGPT-1: modelo fundacional de series temporales preentrenado y listo para producción para pronósticos y detección de anomalías. Transformer generativo preentrenado para series temporales entrenado con más de 100 mil millones de puntos de datos. Es capaz de predecir con precisión varios dominios como comercio minorista, electricidad, finanzas e IoT con solo unas pocas líneas de código 🚀.

Una implementación de GraphRAG simple y fácil de modificar

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