llms

DataDreamer : Créer des prompts, générer des données synthétiques, entraîner et aligner des modèles.

50 notes sur les grands modèles de langage (LLM). Ce dépôt contient des projets pratiques dans les domaines du machine learning, du deep learning, de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel, des LLM et du web scraping.

Le premier modèle médical multimodal chinois capable d'interpréter des radiographies thoraciques.

Outil low-code pour construire et coordonner rapidement des équipes multi-agents

Un terrain de jeu pour neuro-san

Questions et réponses d'entretien sur les LLM pour vous préparer à vos prochains entretiens en machine learning et data science en 2026.

Claude Code open-source et auto-hébergé : un assistant IA en terminal et le framework Python associé. Appel d'outils, exécution en bac à sable, équipes multi-agents, compétences, points de contrôle, contexte illimité - basé sur Pydantic AI, pour tout modèle.

Base de données vectorielle intégrable pour Go avec une interface similaire à Chroma, sans dépendances tierces. Fonctionne en mémoire avec persistance optionnelle.

Construisez des agents contrôlés par des LLM.

Un agent de dépôt basé sur LLM conçu pour aider les développeurs et les équipes à générer de la documentation et à comprendre rapidement les dépôts.

Exposer llms-txt aux IDE pour le développement.

Toutes les fiches mémo de Stanford : Intelligence artificielle, Transformers, LLM, Deep Learning, Machine Learning, Probabilités, Statistiques, Algèbre et Calcul.

Repenser la distillation on-policy des grands modèles de langage : phénoménologie, mécanisme et recette

Un guide complet pour débuter et améliorer vos compétences en LLM en 2026 avec peu de connaissances préalables, et rester à jour sur les dernières actualités et techniques de pointe.

Ressources, exemples et tutoriels pour l'IA multimodale, le RAG et les agents utilisant la recherche vectorielle et les LLM

Ressources gratuites sur les agents IA – Votre plateforme d'apprentissage complète pour 2026

Nous construisons des graphes de connaissances comme la nature construit la matière.

Publié dans le CNCF Landscape : un serveur MCP pour Kubernetes.

Code de pré-entraînement et d'inférence pour un modèle de langage récurrent en profondeur à grande échelle.

Le framework MCP pour TypeScript.

🧠 Motorhead est un serveur de mémoire et de récupération d'informations pour LLM.

OO pour les LLM

🤖 Le plus grand répertoire de documentation et d'outils prêts pour l'IA implémentant le standard llms.txt proposé

Une bibliothèque PyTorch de modèles Transformer sélectionnés et de leurs composants composables.

Epsilla est un système de gestion de base de données vectorielles haute performance.

Une liste organisée d'articles, de personnalités, d'applications, de bibliothèques logicielles et de projets exceptionnels liés à la gestion des connaissances.

[ACL 2026 KnowFM] Ressources impressionnantes sur la recherche approfondie par agents.

Ce dépôt compile des exemples de code et des notebooks démontrant l'utilisation de l'IA générative sur Google Cloud Vertex AI.

Awesome-LLM-Robustness : une liste organisée sur l'incertitude, la fiabilité et la robustesse des grands modèles de langage (LLM)