llms

WilmerAI सबसे पुराने LLM सिमेंटिक राउटर में से एक है। यह आपको न केवल व्यावहारिक चैटबॉट बनाने की अनुमति देने के लिए बहु-स्तरीय प्रॉम्प्ट रूटिंग और जटिल वर्कफ़्लो का उपयोग करता है, बल्कि REST API के माध्यम से LLM से जुड़ने वाले किसी भी प्रकार के एप्लिकेशन का विस्तार करने के लिए भी उपयोग करता है। विल्मर आपके ऐप और आपके कई LLM API के बीच बैठता है, ताकि आप आवश्यकतानुसार प्रॉम्प्ट में हेरफेर कर सकें।

AI एजेंट भुगतान के लिए सेल्फ-हीलिंग इंफ्रास्ट्रक्चर। 90.3% ऑटो-रिकवरी।

विभिन्न टेक स्टैक के साथ बनाए गए बेहतरीन AI एजेंट्स और LLM ऐप्स का संग्रह, जो OpenAI, Gemini, लोकल मॉडल्स और विभिन्न AI फ्रेमवर्क्स का उपयोग करके वास्तविक कार्यान्वयन प्रदर्शित करते हैं।

👩‍⚖️ एजेंट-एज़-ए-जज: ओपन-एंडेडनेस के लिए जादू

Adan: डीप मॉडल्स को तेज़ी से ऑप्टिमाइज़ करने के लिए एडेप्टिव नेस्टरोव मोमेंटम एल्गोरिदम।

Emacs को अपने व्यक्तिगत AI सहायक के रूप में उपयोग करें। टेक्स्ट जनरेशन के लिए ChatGPT या LLaMA जैसे LLMs का उपयोग करें या इमेज जनरेशन के लिए DALL-E और Stable Diffusion का उपयोग करें। वॉयस इनपुट / आउटपुट का भी समर्थन करता है।

LLMs अपने काम पर फीडबैक उत्पन्न कर सकते हैं, आउटपुट को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग कर सकते हैं, और इस प्रक्रिया को बार-बार दोहरा सकते हैं।

शुद्ध Java में Llama 3+ इन्फरेंस

प्रकाश की गति से ट्रेनिंग/फाइन-ट्यूनिंग

Open-WebUI Tools एक मॉड्यूलर टूलकिट है जिसे Open WebUI इंस्टेंस को विस्तारित और समृद्ध करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो इसे एक शक्तिशाली AI वर्कस्टेशन में बदल देता है। 15 से अधिक विशेष टूल्स, फंक्शन पाइपलाइन्स और फिल्टर्स के साथ, यह प्रोजेक्ट शैक्षणिक अनुसंधान, एजेंटिक स्वायत्तता, मल्टीमॉडल क्रिएटिविटी और वर्कफ़्लो का समर्थन करता है।

चंकिंग, एम्बेडिंग और वेक्टर सर्च का उपयोग करके टेक्स्ट को स्टोर और रिट्रीव करने के लिए एक न्यूनतम Python पैकेज।

OpenAI एजेंट्स SDK का उपयोग करके पुनरावृत्त गहन शोध का कार्यान्वयन।

टॉप-कॉन्फ्रेंस पेपर फिगर रिप्रोडक्शन और प्लॉटिंग स्किल्स

LLMs, MLLMs और उससे आगे मॉडल मर्जिंग: तरीके, सिद्धांत, अनुप्रयोग और अवसर। ACM Computing Surveys, 2026।

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए एक लाइब्रेरी (SAMMO = स्ट्रक्चर-अवेयर मल्टी-ऑब्जेक्टिव मेटाप्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन)।

आपकी कंपनी का एजेंटिक ऑपरेटिंग सिस्टम।

Generative AI Examples, GenAI उदाहरणों का एक संग्रह है जैसे ChatQnA, Copilot, जो Open Platform for Enterprise AI (OPEA) प्रोजेक्ट की पाइपलाइन क्षमताओं को दर्शाते हैं।

बिना रिट्रेनिंग के, निरंतर मेमोरी उपयोग के साथ मौजूदा LLMs को उनकी मूल प्रशिक्षण लंबाई से काफी आगे बढ़ाएं

Hashbrown ब्राउज़र चलाने वाले एजेंटों को बनाने के लिए एक फ्रेमवर्क है। Angular और React के लिए निर्मित।

अपने AI एजेंट्स को लगातार, सामूहिक मेमोरी दें — डीडुप्लीकेटिंग एब्जॉर्ब, सुपरसेशन लीनेज, सिमेंटिक सर्च और ग्राफ UI के साथ। MCP को सपोर्ट करता है।

मशीन लर्निंग गाइड। मशीन लर्निंग टूल्स, लाइब्रेरीज़, फ्रेमवर्क्स, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) और ट्रेनिंग मॉडल्स के बारे में विस्तार से जानें।

LLMFlows - सरल, स्पष्ट और पारदर्शी LLM ऐप्स।

AI टूल्स, संसाधनों और प्रॉम्प्ट्स को उजागर करने के लिए Model Context Protocol (MCP) सर्वर बनाने हेतु एक NestJS मॉड्यूल।

टेक्स्ट या संदर्भ छवियों से संपादन योग्य, पार्ट-अवेयर 3D जनरेशन। nova3d.xyz के लिए ओपन-सोर्स क्लाइंट।

जेनरेटिव रिप्रेजेंटेशनल इंस्ट्रक्शन ट्यूनिंग

EurekaClaw का आधिकारिक रिपॉजिटरी

LLM-संचालित Dart/Flutter एप्लिकेशन बनाएं।

एक वाक्य से कोई भी ग्राफ जनरेट करें।

llama-cpp-agent फ्रेमवर्क Large Language Models (LLMs) के साथ आसानी से बातचीत करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक टूल है। उपयोगकर्ताओं को LLM मॉडल के साथ चैट करने, संरचित फ़ंक्शन कॉल निष्पादित करने और संरचित आउटपुट प्राप्त करने की अनुमति देता है। JSON आउटपुट और फ़ंक्शन कॉल के लिए फ़ाइन-ट्यून न किए गए मॉडल के साथ भी काम करता है।

Memento एक Python ऐप है जो आपके कंप्यूटर पर आपके द्वारा की जाने वाली हर चीज़ को रिकॉर्ड करता है और आपको पीछे जाने, खोज करने और आपके द्वारा की गई गतिविधियों की जानकारी खोजने के लिए LLM (Large Language Model) के साथ चैट करने की अनुमति देता है।