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。

AndroidおよびiOS向けのオープンソース・モバイルアプリ。ハードウェアアクセラレーションを利用して、デバイス上でのプライベートなLLMチャット、画像生成、動画生成を可能にします。

RedisをSQLiteまたはPostgreSQLに置き換える、Bun用の高性能ジョブキュー。組み込みのワークフローエンジンと、AIエージェント向けのネイティブMCPサポートを備えています。

AI コーディングエージェント向けに、専門スキル、MCP サーバー、ワークフローを提供するプラグインのコレクションです。開発者が AWS 上でアーキテクチャ設計、デプロイ、運用を行うのを支援します。

Claude Code、Codex、OpenCode 用の自己改善プラグインで、ユーザーの修正や成功したやり取りを永続的で再利用可能なスキルとルールに変換します。

Cloudflare上でAIチャットエージェントを構築するためのスターターテンプレート。Agents SDKによるツール呼び出し、タスクスケジューリング、およびビジョン機能が統合されています。

Node.js ライブラリで、llama.cpp の事前ビルドバインディングを提供し、開発者がローカルで LLM を実行できるようにし、ハードウェアアクセラレーションと TypeScript のサポートを自動的に行います。

インテリジェントエージェント駆動のドキュメント検索プラットフォームで、ユーザーはチャットインターフェースを通じてドキュメントをアップロード、処理、RAG を用いてクエリできます。

強化学習と転移学習を用いて、ユーザーが定義した特性プロファイルに基づいて最適化された低分子を生成する分子設計ツール。

Heliosは、単一のH100 GPUで最大19.5 FPSの分単位の高品質な動画生成が可能な、14Bパラメータのリアルタイム長時間動画生成モデルです。

MAGI-1 は自己回帰型ビデオ生成モデルで、時間的一貫性と物理的正確性を確保するために、チャンク単位で高忠実度ビデオを生成します。

LLVMおよびMLIR向けの高性能な自動微分プラグイン。GPUカーネルや並列プログラムを含む、最適化されたコードに対して高速な勾配を合成します。

H2O は、分散型でスケーラブルなインメモリ機械学習プラットフォームで、幅広いアルゴリズムと AutoML 機能を提供し、モデル構築を自動化します。

PyTorch 上に構築された深層確率プログラミングライブラリで、ユーザーが大規模データセット向けに汎用的な確率モデルを作成・スケールさせることができます。

古典的な統計手法からディープニューラルネットワークに至るまでのモデルに対して統一されたAPIを提供する、ユーザーフレンドリーな時系列予測と異常検知のためのPythonライブラリ。

Chorusは、AIドリブン開発ライフサイクル（AI-DLC）ワークフローを実装するAIコーディングエージェントの管理ハーネスであり、複数のエージェントをオーケストレーションし、AIが提案したコードに対して人間による検証を保証する仕組みを提供します。

AIエージェント、RAG、マルチチャネル通信を統合した、AI駆動のオムニチャネルカスタマーサポートプラットフォーム。ビジネスと顧客のやり取りを効率化します。

GraphRAGアプリケーションを構築するためのNeo4j公式Pythonパッケージ。LLMのための知識グラフの自動構築とハイブリッド検索を可能にします。

EdgeQuakeは、PDF/TXT/MDをエンティティ-関係知識グラフに変換し、グラフデータ（Apache AGE）と埋め込み表現（pgvector）を両方保存するRustベースのグラフRAGシステムです。ベクトル検索とグラフ走査を組み合わせてクエリに応答します。マルチアーキテクチャDockerイメージとして配布され、React UIを備え、多数のLLMプロバイダーをサポート。マルチテナント認証、マイグレーション、ヘルスチェックなどプロダクション対応機能も提供します。

NVIDIA ソフトウェアエコシステムと NIM マイクロサービスを使用して、生成 AI システム、RAG パイプライン、エージェントワークフローを構築するためのリファレンス実装とチュートリアルのコレクションです。

Dustは、ユーザーが専門的なAIエージェントを作成して、専門的な業務をスピードアップさせるためのカスタムAIエージェントプラットフォームです。

スケーラブルな合成データパイプラインを構築するための Python ライブラリで、バルク推論と構造化出力ツールを提供し、ポストトレーニング用の高品質データセットをキュレートします。

コンテキストの喪失と計画の不整合を防止するエージェント型アジャイルワークフローを実装した、オープンソースの AI オーケストレーションフレームワークです。

Ludwig は宣言的なディープラーニングフレームワークで、YAML 設定ファイルを使用して、煩雑な Python コードを書かずに LLM、マルチモーダル、表形式 AI モデルのトレーニング、ファインチューニング、デプロイを可能にします。

データベースを必要とせず、永続的な長期記憶と即時検索を提供する、AIエージェント向けのポータブルな単一ファイルメモリレイヤー。

ChatGPT、Perplexity、GeminiなどのAI回答エンジンにおけるブランドの可視性と引用を追跡・最適化するための、オープンソースのセルフホスト型プラットフォーム。

OpenWebUIに自律型エージェント機能、データ可視化ツール、およびコンテキスト最適化を追加する、拡張機能、プラグイン、およびプロンプトのコレクション。

数十億規模のインデックスに対してミリ秒未満のレイテンシを実現する、高性能なRustベースの検索エンジン。ネイティブなハイブリッドベクター検索とキーワード検索を提供。

JVectorは、HNSWとDiskANNアーキテクチャを組み合わせたグラフベースの近似最近傍検索インデックスであり、大規模データセット上で高速かつメモリ効率の良いベクトル検索を可能にします。

Espressifチップ向けの音声認識フレームワークで、オフラインでのウェイクワード検出、音声コマンド認識、および音声前処理を可能にします。

低遅延の音声認識（STT）および音声合成（TTS）モデルでテキストLLMをラップすることで、テキストベースのLLMが音声で会話できるようにするシステム。

LLMがQdrantを意味的メモリ層として情報の保存・取得に利用できる、公式のModel Context Protocol (MCP) サーバー。

公式のJava SDKでOpenAIのAPIを同期/非同期、ストリーミング、Workload-identity認証、オプションのBedrockブリッジをサポート。Maven/Gradle対応。

Terraform Registry および HCP Terraform API と統合された MCP サーバーで、Infrastructure as Code の開発とワークスペース管理を自動化します。

WebSocketsまたはTCPを介して外部クライアントがJSONを使ってROSのトピックにパブリッシュ、サブスクライブ、サービスを呼び出すことを可能にするJSONベースのインターフェース。

動画または画像データから瞳孔楕円を検出するための軽量なPythonベースの3D眼追跡アルゴリズム。

Google Agent Development Kit 用の開発者 UI で、AI エージェントの構築、デバッグ、オーケストレーションを簡素化します。

6,000 種以上の鳥の種類を、リアルタイムで完全にオフラインで音声から機械学習で識別する Android アプリ。

複数のSQL方言と複雑なデータ環境をカバーする、実世界の企業向けテキストからSQLワークフローを評価するためのベンチマーク。

LLMを使用して微妙な脆弱性を検出し、統合トリアージを通じて誤検出を軽減する、深いセキュリティコードレビューのためのエージェント型AIセキュリティフレームワーク。

構造的依存関係をインデックス化し、視覚的ダッシュボードとAIエージェント用MCPツールを通じて公開するコードベース知識グラフツール。

LLMを活用して候補者のデジタルツインとして機能し、Boss Zhipin上で履歴書の送信と人事とのコミュニケーションを自動化するAI駆動の求職アシスタント。

本番環境へのデプロイ前に脆弱性やジャイルブレイクをテストするための、プローブを使用するオープンソースのWebアプリケーション。

材料科学向けのグラフ深層学習ライブラリで、材料の性質を予測し、原子のポテンシャルエネルギー面をシミュレートするためのさまざまなGNNアーキテクチャを提供します。

独自のAPIキーを使用して、複数のLLMプロバイダーとローカルモデルにアクセスできる、無料で軽量なデスクトップアプリ。

複数のプロバイダーに対応する、自己ホスト型のユニバーサルLLM APIプロキシ。OpenAIおよびAnthropic互換のエンドポイントを提供し、組み込みのキー回転とフェイルオーバー機能を備えています。

LLM を使用してさまざまな AI プロバイダーと連携し、支出を分類し、新しいカテゴリを提案する Actual Budget 用の自動取引分類ツールです。

TAEHV は、Hunyuan、MiniMax-H3、Wan-Video、CogVideoX、Open-Sora、LTX-2 など、多数の拡散モデル向けの小さな自動符号化器です。動画 VAE のデコードを高速化・メモリ最適化します。61フレームの 512×320 クリップのデコード時間を約 2〜3 秒 / 6〜9 GB から約 0.5 秒 / <0.5 GB に削減し、わずかな品質の低下を伴います。リポジトリにはモデルのチェックポイント、Python API（`TAEHV`、`StreamingTAEHV`）、例のノートブック、ComfyUI、stable-diffusion.cpp、SDNext、Diffusers への統合ノートが含まれます。