VOICEVOXのコア音声合成エンジンを、さまざまなアプリケーションに簡単に統合できるCおよびPythonライブラリとして提供。

効率的なブロックギブスサンプリングとエネルギーに基づくモデルを、スパースで異種のグラフ上で実行するためのJAXライブラリ。

OptimumのPyTorch量子化バックエンドで、重みと活性化を低精度（int4やfloat8など）に変換することで、モデルのサイズとメモリ使用量を削減します。

Ollama ローカルモデル HTTP API をラップする Rust crate で、テキスト生成、チャット（履歴付き）、ストリーミング応答、モデル管理、埋め込み、マクロベースの LLM ツール/関数呼び出しを簡単に実行できる関数を提供します。

巨大な埋め込みテーブルを持つ大規模なディープラーニングモデルの効率的なトレーニングと推論を実現するGPUアクセラレーテッド推薦フレームワーク。

PyTorch、TensorFlow、MindSporeと互換性のある、モジュール化されたDRLおよびMARLアルゴリズムの包括的かつ統合された深層強化学習ライブラリ。

Apache SystemDSは、高レベル言語を使用して、データ準備からモデルサービングまでのエンドツーエンドのデータサイエンスライフサイクルを管理するオープンソースの機械学習システムです。

複数のCPUアーキテクチャにわたって、ディープラーニングおよびHPCワークロードの最適化に特化した、JITコード生成を使用する高パフォーマンスなライブラリ。

Segment Anything Model (SAM) のパッケージ化されたバージョンで、pipによる簡単なインストールと、動画セグメンテーション、クラウドGPU統合の拡張サポートを提供します。

確率的モデルを使用した点群登録用ライブラリ。剛体および非剛体変換の両方に対して、ICPのより堅牢な代替手段を提供します。

YandexによるSharded Data Parallelismフレームワークで、通信とメモリのオーバーヘッドを削減することでLLMの事前学習を最適化し、PyTorch FSDPと比較して最大20%の高速化を実現します。

EnsoAIは、Git worktree管理と永続的なAIエージェントセッション（Claude, Gemini, Codexなど）を組み合わせた、Electronベースのデスクトップワークベンチです。内蔵のMonaco editor、視覚的なGit UI、3方向マージツール、およびワンクリックでのIDEブリッジ機能を提供し、開発者が複数のブランチを並行して作業しながら、各ブランチに専用のLLMコンテキストを保持させることが可能です。

ラベル付きデータが限られている状況下で精度を向上させ、耐性を高めるために、グラフやアドバーシャル摂動といった構造化信号を用いたニューラルネットワークの訓練を可能にするTensorFlowフレームワークです。

TensorRT-LLMで最適化されたモデルを、飛行中バッチ処理とマルチGPUスケーリングをサポートする高パフォーマンスなTriton Inference Serverバックエンドを提供します。

MushroomRLは、幅広い古典的および深層RLアルゴリズムを提供し、人気のあるテンソルライブラリやベンチマークと統合するモジュール式のPythonライブラリです。

シミュレーションとハードウェアの両方で、計画、制御、推定を統合するROSベースのフルスタックソフトウェアフレームワーク。

最適化、遺伝的プログラミング、多目的探索のためのツールを提供する、遺伝的アルゴリズムおよび進化的アルゴリズム向けのモダンなJavaライブラリ。

PyGloveを活用したライブラリで、オブジェクト指向プロンプティングを可能にし、開発者が自然言語と構造化されたPythonオブジェクトを統合して、より予測可能なLLM出力を実現できます。

コンピュータビジョンおよび3Dデータ向けの包括的なディープラーニングユーティリティライブラリとCLIツール。データの可視化、アノテーション管理、モデルデプロイユーティリティを提供。

Scikit-Learnに似たインターフェースを備えた、Ruby向けの幅広いアルゴリズムを提供する機械学習ライブラリ。

物理的制約を組み込んだ科学的機械学習モデルの構築を可能にする、微分方程式ソルバーをニューラルネットワークに統合するJuliaパッケージ。

FBNetやChamNetを含む、モバイルデバイス上でコンピュータビジョンのパフォーマンスとレイテンシを最適化するためのハードウェアに配慮した効率的なConvNetモデルとツールのコレクション。

TensorFlow‑Java は、Maven に公開可能な Java/JVM バインディングを提供し、低レベル JNI ラッパー（`tensorflow‑core`）、高レベルニューラルネットワーク API（`tensorflow‑framework`）、および独立した ndarray ライブラリを含みます。Linux（x86_64、arm64）および macOS（Apple Silicon）のバイナリをサポートし、オプションで GPU ビルドも可能で、標準的な Java ビルドツールと統合されます。

17のデータセットと複数の最先端モデルを統合した、深度推定のための包括的なベンチマークとフレームワーク。

原子レベルのニューラルネットワークを使用して、分子や材料の量子化学的特性を予測するためのディープラーニングツールボックス。

hf‑mem は、Safetensors または GGUF 重みを使用するあらゆる Hugging Face モデルの実行に必要な RAM を見積もりする、軽量な Python CLI (およびライブラリ) です。HTTP range requests を介してメタデータのみを取得し、Transformers, Diffusers, Diffusers, Sentence‑Transformers をサポートし、オプションで KV‑cache メモリと MoE 内訳を表示できます。スタンドアロンツール、Hugging Face CLI 拡張機能、またはエージェントスキルとしてインストール可能です。

自律的な LLM ベースのシェルループを使用して root アクセスへの権限昇格を自動化する AI ベースのオフェンシブセキュリティエージェント。

Rユーザーが高レベルのニューラルネットワークAPIを使って、深層学習モデルのプロトタイピングと学習を行うことを可能にするKeras用Rインターフェース。

spaCy に着想を得た高パフォーマンスな C# NLP ライブラリで、.NET アプリケーション向けに高速なトークナイゼーション、エンティティ認識、埋め込み学習を提供します。

Stable Diffusion LoRA モデルのトレーニングとデータセット準備に使える Google Colab ノートブックのコレクション。SDXL サポートも含まれます。

複数プラットフォームに対応するモジュール式 AI エージェントフレームワーク。専門的な Web3 インテリジェンスと、RAG および思考の連鎖ワークフローを統合した機能を備える。

Treeliteは、決定器樹森林（decision tree forests）におけるユニバーサルなモデル交換・序列化フォーマットです。C++アプリケーションがモデルをディスクやネットワーク経由で保存・交換することを可能にします。

非教師ありクラスタ分析と外れ値検出に関する研究に焦点を当てたオープンソースのJavaデータマイニングフレームワークで、スケーラブルなベンチマークに適した高性能インデックス構造を備えています。

AgentForgeは、AI駆動の自律エージェントの構築、テスト、反復開発に向けた低コードPythonフレームワークです。Cogs（宣言的YAMLファイル）を使用してエージェントを構成し、オプションのメモリを接続し、マルチエージェントワークフローをオーケストレーションできます。OpenAI、Gemini、Claude、およびOllama/LMStudio経由のローカルモデルをサポートしています。

ASTベースのコールグラフ解析とハイブリッドセマンティック検索を組み合わせたコードインテリジェンスCLIツール。大規模なコードベースをナビゲートする開発者やAIエージェントを支援します。

大学向けにスケーラブルな個別フィードバック、自動評価、およびオプションの LLM ベースのチュートリアルを提供するオープンソースプラットフォーム。

CTスキャンにおける肺の自動セグメンテーションを可能にする、重度の病変にも対応した訓練済みU-netモデルのパッケージ。肺葉ごとのマスクも可能。

PhoBERTは、RoBERTaアーキテクチャに基づく最先端の事前学習済み言語モデルをベトナム語に提供し、さまざまなベトナム語NLPタスクでのパフォーマンスを向上させます。

人間が読みやすい数学的式をデータセットに適合させるためのJuliaライブラリ。精度と複雑さのトレードオフを最適化します。

Go言語向けのマルチモーダルAIエージェントフレームワーク。プラグイン可能なモデル、ツール、メモリを備え、複雑なAIワークフローの構築を可能にする。

複雑なニューラルネットワークモデルの理解を支援する、属性付け、特徴の可視化、概念抽出を提供する Python ツールキット。

マルチスピーカー学習と効率的なハードウェア利用をサポートする、Text-to-Speech、Singing Voice Synthesis、Singing Voice Conversion向けのDiffusionベースのトレーニングフレームワーク。

永続的なエピソード記憶、意味記憶、手続き記憶を使用して、経験を記憶し、時間とともに新しいスキルを学習する記憶最優先のAIエージェントを構築するためのPythonフレームワークです。

Mistral AIのクラウドAPI（チャット、埋め込み、音声、ファイル、エージェントなど）向けの公式Python SDK。`pip`/`uv`/`poetry`でインストールし、`MISTRAL_API_KEY`を設定後、`client.chat.complete(...)` を同期または `asyncio` で呼び出せます。AzureおよびGCPラッパー、ストリーミング、ページネーション、リトライなどもサポートしています。

不確実性下での意思決定を扱うための、マルコフ決定過程（MDP）および部分観測マルコフ決定過程（POMDP）を定義・解決するためのコアJuliaインターフェースです。

Table-Augmented Generation (TAG) のためのベンチマーク。データベース上の自然言語質問に答えるためのパラダイムであり、世界知識や意味的推論を必要とするもの。

Node.jsおよびWebブラウザでOpenCVコンピュータビジョンライブラリを提供するNPMパッケージ。JavaScriptでリアルタイム顔検出などのタスクを実行可能。

DDPGを用いた強化学習フレームワークにより、UAV支援型モバイルエッジコンピューティングにおける処理遅延を最小化するため、飛行経路とタスクオフロードを最適化します。