ai-infrastructure

Context और Accountable AI Systems के लिए ग्राफ़-मूलभूत बुनियादी ढांचा

उद्यमों के लिए सेल्फ-होस्टेड, ओपन-सोर्स एजेंट स्किल रजिस्ट्री। स्किल पैकेजों को प्रकाशित और संस्करणित करें, RBAC और ऑडिट लॉग के साथ शासन करें, Docker या Kubernetes के साथ ऑन-प्रिमाइसेस तैनात करें।

LLM एप्लिकेशन्स के लिए लोकल परसिस्टेंट मेमोरी स्टोर, जिसमें claude desktop, github copilot, codex, antigravity आदि शामिल हैं।

LLM टोकन संपीड़न के लिए 14-चरण का फ्यूजन पाइपलाइन — प्रतिवर्ती संपीड़न, AST-जागरूक कोड विश्लेषण, बुद्धिमान सामग्री रूटिंग। शून्य LLM अनुमान लागत। MIT लाइसेंस प्राप्त।

AI इन्फ्रास्ट्रक्चर इंजीनियर लर्निंग ट्रैक - प्रोडक्शन ML इन्फ्रास्ट्रक्चर पाठ्यक्रम (2-4 वर्ष का अनुभव)

AI कोडिंग एजेंटों के लिए नॉन-डिस्ट्रक्टिव कम्प्रेशन गेटवे। यह पहले टर्न पर 25% से लेकर लंबी या संतृप्त सत्रों में 85% तक टोकन बिल कम करता है, और एक ही संदर्भ विंडो में लगभग ~3× अधिक टर्न फिट करता है। हमारे ओपन-सोर्स कोड-नेटिव 4B मॉडल द्वारा संचालित। Claude Code, Cursor, Codex, OpenHands, और किसी भी BASE_URL एजेंट के लिए ड्रॉप-इन।

Tensorlake सैंडबॉक्स और बैकग्राउंड एजेंटिक एप्लिकेशन को डिप्लॉय करने के लिए एक सर्वरलेस रनटाइम है

UniRL यूनिफाइड मल्टीमॉडल मॉडल रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के लिए एक फ्रेमवर्क है

HarnessRouter कम्युनिटी एडिशन: एजेंट हार्नेस के लिए एकीकृत इंटरफ़ेस का सेल्फ-होस्टेड, Apache-2.0 संस्करण। एक API के माध्यम से Codex, Claude Code, Hermes और अन्य चलाएं, जिसमें सेशन, स्ट्रीमिंग, फ़ाइलें, रद्दीकरण और विफलता प्रबंधन शामिल है। यह Unified Harness Protocol (UHP) को लागू करता है, जो एक ओपन स्टैंडर्ड है। आपकी कुंजियाँ, आपका इंफ्रास्ट्रक्चर।

सैंडबॉक्स्ड सत्रों, MCP टूल्स, मेमोरी, क्रेडेंशियल्स, ऑडिट/रिप्ले और इन-बिल्ट कंसोल के साथ लोकल-फर्स्ट AI एजेंट रनटाइम। अपने इंफ्रास्ट्रक्चर पर OpenAI, Anthropic, MiniMax, DeepSeek V4 और OpenAI-संगत मॉडल चलाएं।