llms

WilmerAI est l'un des plus anciens routeurs sémantiques LLM. Il utilise un routage de prompts multicouche et des flux de travail complexes pour créer des chatbots pratiques et étendre toute application se connectant à un LLM via une API REST.

Infrastructure auto-réparatrice pour les paiements d'agents IA. 90,3 % d'auto-récupération.

Une collection organisée d'agents IA et d'applications LLM exceptionnels construits avec diverses piles technologiques, illustrant des implémentations réelles utilisant OpenAI, Gemini, des modèles locaux et divers frameworks d'IA.

👩‍⚖️ Agent-as-a-Judge : la magie pour les questions ouvertes

Adan : Algorithme de momentum de Nesterov adaptatif pour une optimisation plus rapide des modèles profonds.

Emacs comme assistant IA personnel. Utilise des LLM comme ChatGPT ou LLaMA pour la génération de texte, ou DALL-E et Stable Diffusion pour la génération d'images. Supporte également l'entrée et la sortie vocales.

Les LLM peuvent générer des retours sur leur propre travail, les utiliser pour améliorer le résultat et répéter ce processus de manière itérative.

Inférence Llama 3+ en Java pur

Entraînement et réglage fin à la vitesse de la lumière

Open‑WebUI Tools est une boîte à outils modulaire conçue pour étendre et enrichir votre instance Open WebUI, la transformant en une puissante station de travail IA. Avec plus de 15 outils spécialisés, pipelines de fonctions et filtres, ce projet prend en charge la recherche universitaire, l'autonomie des agents, la créativité multimodale, les flux de travail, et plus encore.

Un package Python minimal pour stocker et récupérer du texte en utilisant le découpage, les embeddings et la recherche vectorielle.

Implémentation de recherche itérative approfondie utilisant le SDK OpenAI Agents.

Compétences de reproduction et de traçage de figures d'articles de grandes conférences

Fusion de modèles dans les LLM, MLLM et au-delà : méthodes, théories, applications et opportunités. ACM Computing Surveys, 2026.

Bibliothèque pour l'ingénierie et l'optimisation de prompts (SAMMO = Structure-aware Multi-Objective Metaprompt Optimization)

Le système d'exploitation agentique de votre entreprise

Generative AI Examples est une collection d'exemples d'IA générative, tels que ChatQnA et Copilot, illustrant les capacités de pipeline du projet Open Platform for Enterprise AI (OPEA).

Aligning Large Language Models with Human: A Survey

Étend les LLM existants bien au-delà de leur longueur d'entraînement d'origine avec une utilisation de mémoire constante, sans réentraînement

Hashbrown est un framework pour créer des agents qui s'exécutent dans le navigateur. Conçu pour Angular et React.

Offrez à vos agents IA une mémoire collective et persistante — avec absorption dédupliquée, traçabilité des remplacements, recherche sémantique et interface graphique sous forme de graphe. Compatible MCP.

Guide du machine learning. Apprenez tout sur les outils, bibliothèques, frameworks, grands modèles de langage (LLM) et l'entraînement de modèles.

Un module NestJS pour créer facilement des serveurs Model Context Protocol (MCP) afin d'exposer des outils, ressources et invites d'IA.

LLMFlows - Applications LLM simples, explicites et transparentes

Génération 3D éditable et sensible aux parties à partir de texte ou d'images de référence. Client open-source pour nova3d.xyz.

Ajustement d'instructions représentationnelles génératives

Le dépôt officiel d'EurekaClaw

Créez des applications Dart/Flutter alimentées par des LLM.

Une phrase génère n'importe quel graphe

Le framework llama-cpp-agent est un outil conçu pour une interaction facile avec les Large Language Models (LLMs). Il permet aux utilisateurs de discuter avec des modèles LLM, d'exécuter des appels de fonction structurés et d'obtenir des sorties structurées. Fonctionne également avec des modèles non fine‑tuned pour la sortie JSON et les appels de fonction.