llm

llama.cpp के लिए WebAssembly बाइंडिंग - ब्राउज़र पर LLM अनुमान को सक्षम करना

Model Context Protocol का एक Ruby कार्यान्वयन

एक ही सिस्टम में Lovable और Supabase का ओपन सोर्स विकल्प!

द्विभाषी बैठकों के लिए रीयल-टाइम टू-वे स्पीच ट्रांसलेशन — यह बोली जाने वाली भाषा का स्वतः पता लगाता है और दोनों दिशाओं में अनुवाद करता है, क्लाउड या पूरी तरह से ऑफलाइन डिवाइस पर काम करता है। ज़ूम, मीट, टीम्स और किसी भी ऐप के लिए डेस्कटॉप (Windows, macOS, Linux) और ब्राउज़र एक्सटेंशन (Chrome, Edge) उपलब्ध है।

सेमी-स्ट्रक्चर्ड एजेंटिक फ्रेमवर्क। वर्कफ़्लो स्वयं बनते हैं क्योंकि एजेंट यह पता लगाते हैं कि क्या करने की आवश्यकता है, न कि वह जो आपने पहले से अनुमान लगाया था।

Vim के लिए AI-संचालित कोड असिस्टेंट। Vim और Neovim के लिए OpenAI और ChatGPT प्लगइन।

600 लाइनों के TypeScript में लिखा गया सुपर मिनी pi, जो आपको शून्य से अपना pi-agent बनाने में मदद करता है

Inkdown एक WYSIWYG संपादक और एक LLM संवाद टूल है, जो GitHub Flavored Markdown Spec के साथ पूरी तरह से संगत है।

एक न्यूनतम LLM चैट ऐप जो पूरी तरह से आपके ब्राउज़र में चलता है

Apple के Foundation Models फ्रेमवर्क के साथ ऐप्स बनाने, परीक्षण करने और मूल्यांकन करने के लिए एक व्यावहारिक लैब।

명의 (MING): 중국어 의료 문진 대형 모델

AI एजेंट्स के लिए ट्रेस-नेटिव CI/CD — प्रोडक्शन की विफलताएं रिग्रेशन टेस्ट बन जाती हैं जो PR को ब्लॉक करती हैं। स्वचालित रूप से पता लगाएं, क्लस्टर करें, हर्मेटिक केस में फ्रीज करें और $0 में CI में रिप्ले करें।

किसी भी AI एजेंट के लिए LLM-संकेतित ज्ञान आधार। समानांतर बहु-एजेंट अनुसंधान, थीसिस-संचालित अन्वेषण, स्रोत इनटेक, विकी संकलन, क्वेरी और आर्टिफैक्ट जेनरेशन।

🌎💎 डेवलपर्स का पहला बुकमार्क

Agentic SOC प्लेटफॉर्म: एक शक्तिशाली, लचीला, ओपन-सोर्स और एजेंट-केंद्रित स्वचालित सुरक्षा संचालन प्लेटफॉर्म (AI SOC)

Language Models के साथ 3D Mesh Generation का एकीकरण।

A-MEM: LLM एजेंट्स के लिए एजेंटिक मेमोरी

टूल्स का एक सेट जो एजेंटों को शक्तिशाली क्षमताएं प्रदान करता है।

LangChain संचालित शेल कमांड जेनरेटर और रनर CLI

HuggingFace Models और Datasets डाउनलोड करने के लिए एक साधारण Go यूटिलिटी

AI-सहायता प्राप्त उपन्यास लेखन, कार्ड-शैली निर्माण, JSON Schema पर आधारित संरचित AI जनरेशन और संदर्भ का समर्थन करता है, अत्यधिक एक्स्टेंसिबल।

एनवायरनमेंट का उपयोग करके मॉडल और एजेंटों का मूल्यांकन और सुधार करें

लो-कोड दृष्टिकोण के साथ डेवलपर्स और गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए प्रॉम्प्ट डिज़ाइन को सुव्यवस्थित और सरल बनाता है।

एक डेस्कटॉप MCP क्लाइंट जो टूल यूटिलिटी इंटीग्रेशन के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो Model Context Protocol (MCP) के माध्यम से AI अपनाने की गति बढ़ाता है और क्रॉस-वेंडर LLM API आर्केस्ट्रेशन को सक्षम बनाता है।

Speculative decoding मॉडल को आसानी से ट्रेन करें और उन्हें SGLang सर्विंग में सुचारू रूप से पोर्ट करें।

[NeurIPS 2023] LLM-Pruner: लार्ज लैंग्वेज मॉडल की स्ट्रक्चरल प्रूनिंग पर। Llama-3/3.1, Llama-2, LLaMA, BLOOM, Vicuna, Baichuan, TinyLlama आदि का समर्थन करता है।

FP16xINT4 LLM इंफरेंस कर्नेल जो 16-32 टोकन के मध्यम बैच आकार तक लगभग-आदर्श ~4x स्पीडअप प्राप्त कर सकता है।

डायनामिक मल्टी-एजेंट और मल्टी-सेशन वर्कफ़्लो के लिए एक ओपन-सोर्स, PyTorch जैसा रनटाइम

NativeMind: आपका पूरी तरह से निजी, ओपन-सोर्स, ऑन-डिवाइस AI सहायक

RAG रिट्रीवल की कुशल फाइन-ट्यूनिंग को एकीकृत करना, जिसमें Embedding, ColBERT और ReRanker शामिल हैं।