ロボティクスの状態推定向け Lie 理論ライブラリで、C++ と Python のツールを提供し、さまざまな Lie 群にわたる回転、平行移動、速度を扱います。

aidevops は MIT ライセンスの AI-DevOps フレームワークで、コード、インフラ、プロダクト、マーケティングなど across で AI エージェントをオーケストレーションする CLI と OpenCode プラグインを提供します。作業を 14 の主要エージェントと数千のサブエージェントに分割し、パルス監督者がタスクをルーティングし、トークン予算を管理し、シークレットを安全に保ち、Gitの整備を維持します。npm または Homebrew でインストール後、`aidevops init`、`aidevops pulse`、またはドメイン固有のスラッシュコマンドを実行して、ビルド、デプロイ、レポート、ビジネスプロセスを自動化しながら監査可能に保つことができます。

AIアプリケーション向けにベクターインデックスの作成、管理、クエリを可能にするPythonクライアントです。

ローカルファーストのスタックで、既存のユーザー権限とツールアクセスを活用し、コーディングエージェントを仕事用のパーソナル AI アシスタントに変換し、企業 IT の制約を回避します。

A model compression toolkit for PyTorch and Keras that optimizes AI models for edge deployment using quantization, pruning, and hardware-aware optimization.

リモートセンシング用途向けに、xView衛星画像データセット上でオブジェクト検出を訓練・実行するための専用実装されたYOLOv3。

コードベース向けの根拠のあるQ&Aシステムを構築するマルチIDE対応のリポジトリ知識エンジンで、AIエージェントが正確なファイルパスと行番号を含む回答を提供できるようにします。

Norse は PyTorch ベースのライブラリで、スパイキングニューラルネットワークのプリミティブ（LIF、LSNN など）を追加し、イベント駆動モデルの構築・学習・評価を可能にします。pip/conda/Docker でインストールでき、MNIST、CIFAR‑10、cart‑pole といったサンプルタスクが用意されており、PyTorch‑Lightning と統合してスケーラブルな学習が行えます。

胸部X線データセットとモデルのためのライブラリで、事前学習済みモデルと統一インターフェースを提供し、複数の公開胸部X線データセットでの作業を容易にします。

NetKet は、ニューラルネットワークと機械学習を使用して多体系量子系を研究するための、JAX ベースの Python ライブラリです。

Pydantic AIの補完ライブラリで、エージェントがローカルまたはリモートのレジストリからモジュール化されたスキルを読み込み、バンドルされたスクリプトを実行し、段階的公開によりリソースを管理できるようにします。

構文に配慮したコードナビゲーションツールで、人間とAIエージェントに構造的インサイトを提供し、コードベースを探索するためのツール呼び出し回数を削減します。

Eulerian video magnification 技術を用いて、微細な動きや色の変化をリアルタイムで強調する動画拡大ツール。

AIエージェントに、人間による介入（human-in-the-loop）可能な実ブラウザ、再利用可能な認証プロファイル、および組み込みのセーフティレールを提供するMCPネイティブのブラウザコントロールプレーン。

Dingoは、AIデータ、モデル出力、RAGシステムの評価に向けたオープンソースのPythonライブラリ（およびSaaS製品）です。ルールベース、LLMベース、エージェント駆動のチェックをサポートし、ファイル、データベース、S3、Hugging Faceからデータをストリーミングで読み込み、JSONレポートとオプションのビジュアルダッシュボードを提供します。`pip install dingo-python`（オプションの拡張機能付き）でインストールし、CLI（`dingo eval …`）またはPython SDKで実行可能。カスタムルール、LLMプロンプト、エージェントで拡張できます。

NeurIPS や ICLR などの主要会場の学術文献を分析するための、構造化された AI 会議論文レコードの包括的リポジトリとローカル検索ツールです。

企業向けの大規模言語モデル（LLM）サービング用のKubernetes Operatorで、モデル管理、ランタイム選択、GPUリソース最適化を自動化します。

AIネイティブなバックエンドとデプロイレイヤーで、コードエージェントがデータベース、エッジ関数、フロントエンドを直接デプロイし、AI生成コードをライブアプリに変換できます。

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。

Torch-RecHubは、30以上のモデル、モジュール設計、ONNXエクスポート、複数のハードウェアバックエンドをサポートするPyTorchフレームワークです。

Whisper を使用して音声録音やアップロードされたファイルをテキストに文字起こしする Obsidian プラグインです。オプションで LLM による文法やフォーマットの事後処理が可能です。

Skyrim と Fallout 4 用の Mod があり、Speech-to-Text、LLM、Text-to-Speech を使用して NPC との自然な AI 駆動型会話を実現します。

AnyReconは、動画拡散モデルを用いて、撮影ビューのセットから任意視点の高品質な3D再構成を生成する3D再構成フレームワークです。

画像理解、テキストから画像への生成、および指示に基づく画像編集を統合し、空間知能に焦点を当てた統一マルチモーダル基盤モデル。

Raspberry Pi上で動作する100%ローカルな音声認識型LLMエージェントで、カスタムツールを追加してハードウェア操作を自動化できます。

エムベッディングを使用して、画像および動画データを効率的に管理・ラベル付けできるローカルファーストのデータキュレーションおよびラベル付けツール。

ARM CPU と組み込みデバイス向けに高速推論を最適化した、超軽量でアンカーフリーなリアルタイム物体検出アルゴリズム。

AWS 上でカスタマイズ可能な生成 AI ユースケースをデプロイおよび実験するためのウェブベースの管理ダッシュボード。RAG 対応のチャットボットや AI エージェントをサポートします。

ByteDanceのSeedance AI動画生成器用のPythonラッパーで、リアルな人間の顔とキャラクターの一貫性を重視した高精細なテキストから動画、画像から動画の生成を可能にします。

AI を活用したペネトレーションテスト自動化フレームワークで、セキュリティツールとマルチエージェント AI をオーケストレーションし、適応的なセキュリティ評価と証拠に基づくレポートを実現します。

エンドツーエンドの AI プラットフォームで、非構造化データ、AI パイプライン、モデルデプロイのオーケストレーションを簡素化し、RAG と AI ファーストアプリケーションを構築します。

拡散強制に基づく動画ワールドモデルの学習に向けたミニマルなフレームワーク。将来の動画予測、3D再構成、ロボット計画に利用可能。

プライベートでローカルファーストの AI コンパニオンとアート生成プラットフォーム。カスタマイズ可能なチャットパートナーとレイヤー型クリエイティブキャンバスを組み合わせます。

Windows NVIDIA GPU向けのAI-Toolkit by Ostris用ワンクリックポータブルインストーラー。画像および動画の拡散モデル学習のセットアップを簡素化します。

Google Cloud TPUsおよびGPU上で大規模モデルの事前学習および事後学習を行うための、JAXおよびPythonで記述された高パフォーマンスでスケーラブルなLLMライブラリ。

Intel CPU、GPU、NPU上でハードウェアアクセラレーテッドな動画および音声インテリジェンスパイプラインを実現する、GStreamerとOpenVINOに基づくメディア分析フレームワークです。

SSDエキスパートストリーミングとKVキャッシュ圧縮機能を備え、OpenAI互換APIを介してMLXモデルを提供する、Apple Silicon向けのネイティブSwift推論サーバー。

分類、予測、クラスタリングのための最先端アルゴリズムを提供する、scikit-learn互換のPythonライブラリ。

Metaによって設計された、大規模かつワイドなデータセット向けに最適化された列指向ファイル形式。機械学習のトレーニングテーブルや特徴量エンジニアリングのストレージとアクセスの最適化を実現します。

A Python package for computations, statistics, and machine learning on manifolds, enabling the analysis of non-Euclidean data like rotations and shapes.

GANs や Gaussian Mixtures などの生成モデルを使用して、プライバシーを確保し、データセットを拡張するための合成テーブルデータおよび時系列データを生成するパッケージ。

さまざまなデータモダリティにわたる機械学習モデルおよびデータセットの解釈性と説明可能性を向上させるための包括的なアルゴリズムとメトリクスを提供するオープンソースライブラリ。

PyKEENは、知識グラフ埋め込みモデルのトレーニングと評価を行うためのPythonパッケージであり、豊富な組み込みデータセットとモデルを提供する包括的なライブラリです。

オーディオディープラーニングモデルを実用環境でより堅牢にするための、多様な変換機能を提供するオーディオデータ拡張用 Python ライブラリです。

DataChainは、S3/GCS/Azure（またはローカル）上のファイルを、軽量なSQLiteデータベースに保存されたバージョン管理された型付きデータセットに変換するPythonライブラリです。生のファイルを移動することなく、数百万件のレコードに対して高速なサブ秒単位のフィルタリング、結合、集計、ベクトル類似性検索を提供します。パイプラインは通常のPython関数として記述され、エンジンが並列実行、チェックポイント、増量更新を処理します。オプション機能として、人間やLLM向けの自動生成Markdownナレッジベースや、Claude、Cursor、Codex、Copilot、Piなどのツールからデータ層を認識可能にするスキルがあります。ホスト型の「Studio」サービスでは、共有データセットレジストリ、分散コンピューティング、大規模メディア用UIが追加されます。`pip install datachain`でインストールし、必要に応じて`datachain skill install --target claude`を実行してください。

300 以上の LLM を複数プロバイダーにまたがって呼び出すための統一ローカルインターフェースを提供する、プロダクション向け TypeScript SDK。

Agentlyは、信頼性の高いAIサービスを構築するためのPythonフレームワークです。構造化されたリクエスト/レスポンス契約、部分的な結果の即時ストリーミング、観測可能なアクション（ツール呼び出し）、バージョン管理されたスキル、および信号駆動型のワークフローエンジン（TriggerFlow）を提供します。このライブラリはモデルプロバイダーを抽象化し、モデルプールをサポートし、Python、shell、Webブラウジング、SQLiteなどの組み込みアクションを含みます。デバッグ可能性、再起動に安全なワークフロー、厳格な出力検証を必要とする本番グレードのアシスタント、内部コパイロット、およびAIバックエンドAPI向けに設計されています。