FareedKhan-dev

Um método direto para treinar seu LLM, desde o download de dados até a geração de texto.

Um Kimi K3 de 2,78 trilhões de parâmetros executando inferência em uma única CPU com 8,24 GB de RAM. C99 portátil: sem BLAS, sem framework, sem GPU.

35 arquiteturas de AI agentic prontas para produção (Reflexion, LATS, GraphRAG, MemGPT, Voyager, BrowserAgent, ...) — uma biblioteca Python e livro didático executável com suporte a múltiplos provedores de LLM e um ranking de benchmark de 17 tarefas.

Implementação de todos os algoritmos de RL de uma forma mais simples

As 7 camadas principais de um sistema de agentes de nível de produção

Construindo o DeepSeek R1 do Zero

Uma implementação passo a passo de um pipeline RAG complexo para resolver situações do mundo real