PyTorchに基づく統合型ディープラーニングフレームワークで、産業用推薦、広告、検索システムに特化した超大規模スパース・ディエンス計算を最適化しています。

Hugging Face Hub API 用の Rust クライアント。開発者はプログラムを通じてモデル、データセット、スペースを管理できます。

大きなヘッド次元（head-dimension）を持つアテンション・メカニズムのためのカーネル・ライブラリ。SRAMとレジスタの使用量を最適化することで、ヘッド次元が最大1024の場合、PyTorch SDPAと比較して1.5x-15xの高速化を実現します。

機械学習トレーニング向けに、音声、音声、動画、画像データのロードと操作を最適化する柔軟なマルチモーダルデータ準備用Pythonライブラリです。

一時的なエージェント生成スクリプトを再現可能でコンテンツアドレス可能なパイプラインに変換する、実行可能でGitネイティブな表形式データ作業のカタログ。

AI エージェントや LLM 向けに、クリーンな Markdown とアンチボット回避機能を提供する、プロダクションレベルのウェブスクレイピングエンジンです。

事前学習済みの Transformer 言語モデルを使用して、トレーニングベースおよびスキーマベースの生成の両方をサポートする、高品質な合成テーブルデータを生成するためのフレームワーク。

単変量および多変量バージョンを含む大規模時系列基礎モデルのファミリー。効率的かつ正確な予測を実現。

Apache Spark上で構築されたライブラリで、アプリケーションやMLモデルで使用する前に、大規模データセットのデータ品質を保証するためのユニットテストを定義できます。

LLVM の IR ビルダー、最適化ツール、JIT コンパイラ API への安定したインターフェースを提供する軽量な Python バインディング。JIT コンパイラの作成を簡素化します。

Jupyter Notebooks とスタンドアロンアプリの両方で動作する、スケーラブルなウェブアプリケーションやダッシュボードを構築するための純粋な Python、Reactスタイルのフレームワーク。

スキル、プロンプト、エージェントなどの AI アセットを共有するための配布およびバージョン管理システム。共有フォルダや Git ボルトを使って、さまざまな AI ツール間でチームがこれらの資産を共有できる。

セキュリティ、安定性、AIセーフティを含む25の次元にわたる構造的で証拠に基づいたレポートを提供する、AIコーディングエージェント向けのコードベース監査スキル。

PDFから参照を抽出し、複数の学術データベースと照合して、学術論文内の架空の引用を検出するツール。

破壊的なコマンドをブロックし、プラグインに悪意のあるコードが含まれていないかスキャンし、データ漏洩や資格情報の盗難を防ぐためのリアルタイムセキュリティ層。

ハッシュのテクニックを用いて、メモリ使用量を制限する高速でスケーラブルな機械学習システム。オンライン学習と強化学習に特化している。

NVIDIA Hopper および Blackwell GPU に最適化され、メモリ使用量を削減し、トレーニングスループットを向上させる高性能な Mixture-of-Experts (MoE) 実装です。

さまざまな元素、温度、圧力条件下でバルク材料のシミュレーションを行うための深層学習原子モデル。エネルギー、力、応力を予測可能。

TorchNPUは、PyTorchフレームワークが華為Ascend AIプロセッサ上で実行できるようにするPyTorchアダプタプラグインであり、最適化された計算および分散学習機能を提供します。

Tilusは、共有メモリとレジスタに対する明確な制御を可能にするタイルレベルのGPUカーネルプログラミング言語であり、高パフォーマンスな低精度計算を実現します。

設計最適化において、XFoil よりもはるかに高速かつ信頼性が高い、物理情報に基づく機械学習を用いた翼型空力解析ツール。

Intel、NVIDIA、AMD、およびAppleのハードウェアにわたって最適化されたAIビデオ処理を可能にする、VapourSynth MLフィルタ用のAI推論ランタイムのコレクション。

API プロキシを使わず、Telegram、Matrix、Slack で公式 AI コーディング CLI（Claude Code、Gemini、Grok など）を制御できるブリッジです。

LLMアプリケーション向けに、可観測性、トレーシング、プロンプト管理、評価ツールを提供するLangfuseプラットフォーム用のPython SDK。

オブジェクトストレージを主なバックエンドとして使用し、レイテンシの低い取得を実現するための階層型 RAM/NVMe キャッシュを備えたマルチテナントベクターおよびフルテキスト検索エンジンです。

さまざまな不確実性定量化手法を使用して、モデルの出力に信頼度スコアを割り当てる、LLMハルシネーション検出用のPythonライブラリ。

PINNs、ニューラルオペレータ、およびデータ駆動型モデルの作成を簡素化する、科学機械学習（SciML）のための統合されたPythonフレームワーク。

AIエージェントのためのファイルベースのワークフローとランタイムで、チャットメモリの代わりにリポジトリ内アーティファクトを使用し、セッション間での継続性と一貫性を確保します。

AIエージェントがIBM製品およびエンタープライズリソースと安全にやり取りできるようにするModel Context Protocol (MCP) サーバーとツールのコレクションです。

ノートブック内で直接前方伝播をトレースし可視化できる、PyTorch モデル用のインタラクティブな可視化ツールです。

codedb は Zig で構築されたコードインテリジェンスエンジンで、リポジトリ（シンボル、コール元、依存関係、トリグラム検索など）のローカルインデックスを構築し、Model Context Protocol (MCP)（JSON-RPC over stdio）を通じてAIコーディングアシスタントに情報を提供します。`codedb_context`、`codedb_explain`、`codedb_callpath` などのMCPツールを提供し、ミリ秒未満のクエリを実現。エージェントの読み取り専用「コンパス」として動作。macOS、Linux、Windowsで動作し、npmラッパー経由またはネイティブバイナリでインストール可能。ハイブリッドローカル/リモート意味的検索をサポート。デバッグ用にHTTPサーバーとしても動作可能。

機械生成コード向けに設計された形式的検証されたプログラミング言語とセキュアなランタイム。曖昧さのない構文と検証済みのバイトコード VM を備えています。

YARA、LLM、Cisco AI Defense を使用して、悪意ある行動や脆弱性を検出する Model Context Protocol (MCP) サーバーおよびツール向けのセキュリティスキャンツール。

差分プライバシーを用いて機械学習モデルを訓練するための PyTorch ライブラリです。ユーザーはプライバシー損失を追跡しながら、機密性の高い訓練データを保護することができます。

Java開発者がネイティブなJava体験を通じてモデルを構築、訓練、デプロイできる、エンジンに依存しないJavaディープラーニングフレームワークです。

オープンソースのエージェント型分析プラットフォームで、LLMを企業データやツールに接続し、データエージェントの構築、評価、展開をガバナンスされた環境で行うことを可能にします。

AI エージェントや協働アプリ向けに設計された、耐障害性のある HTTP ベースのデータストリーミングプロトコル。デバイス間で順序付けられ、再生可能かつ再開可能なデータ配信を保証します。

ゼロ依存ツールで、コードベースの構造とドキュメントを事前にコンパイルし、コンパクトなコンテキストマップとウィキに変換して、AI コーディングアシスタントのトークン消費を大幅に削減します。

LLM ベースの AI アプリケーションのエンドツーエンドサイクルを、プロトタイピングやプロンプトエンジニアリングから評価、プロダクションデプロイまで効率化する開発ツールスイートです。

DeepSeek Harness用のElectronベースのデスクトップラッパーで、ネイティブウィンドウ、組み込みのプラグインマーケット、およびインタラクティブなデスクトップペットを提供します。

Xcode 27 beta のシステムプロンプトとドキュメントのコレクション。Apple の AI 支援コーディングツールに関する社内指示と戦略の詳細を明らかにします。

メモリ内およびディスク上での注釈付きデータ行列の処理を可能にするPythonパッケージ。スパースデータと遅延操作の効率的なサポートを提供します。

JAX モデルの学習および評価に使用するデータを読み取り、処理するための Python ライブラリ。高速かつ決定論的なデータパイプラインを提供します。

scikit-learn を使用してバイアスを低減する構造的パラメータを推定するための、二重／バイアス補正機械学習フレームワークを実装した Python パッケージ。

多ターンLLMエージェントのトレーニングを、さまざまなエージェントハーネスにわたって非同期でスケーリングするための、ロールアウト・アズ・ア・サービスフレームワークです。

二段階の検出と攻撃プロセスを通じて、ソースコード内のセキュリティ上の欠陥をLLMベースで発見し、検証するツール。

Claude CodeとOpenCodeのための、アクティビティを自動的にログに記録し、コールドスタート問題を解消するためにコンパクトな要約を作成する、完全にローカルなセッションメモリツール。

球面上での微分可能な信号処理のためのPyTorchライブラリ。球面調和変換と物理ベースAI用のニューラルオペレータを可能にします。