Python 用の記号プログラミングライブラリで、Python プログラムの操作と自動探索を可能にし、一般的に AutoML や進化的計算に使用されます。

Google Workspace、Dropbox、GitHub などのアプリから企業データを統合し、単一のインターフェースで検索とAIチャットを提供する統合検索およびAIチャットプラットフォーム。

AIアシスタントがMarkdownファイルに直接アクセスすることで、安全かつトランザクション対応にObsidianバンクを読み取り・編集できるローカルのModel Context Protocol (MCP) サーバーです。

NucliaDBは、ベクトル、全文、グラフインデックスを組み合わせたハイブリッドAI検索データベースで、非構造化データを格納および検索できます。

XGBoost の拡張であり、単なる一点推定ではなく、ターゲットの完全な条件付き分布を予測することで確率論的モデリングを可能にする。

HuggingFace言語モデルの活性化に対して、kスパース自己符号化器（SAE）およびトランスコーダーの学習とロードを支援する軽量ライブラリ。ディスクキャッシュを使わず、オンザフライで活性化を計算することで、メカニズム解釈性の向上を図ります。

Flash Attention のメモリ効率とスパース計算を組み合わせた、極めて長いシーケンスを扱う Transformer における高性能でトレーナブルなスパースアテンション実装。

300のヒューマン検証済みタスクと、一貫性のあるモデルパフォーマンスを保証する厳格な Pass^3 メトリクスを備えた、自律エージェントの信頼性ある評価フレームワーク。

ローカルAIモデルを使用して、写真、動画、音楽を自動的に分類するNextcloud向けスマートメディアタグ付けアプリ

Python API を備えた、C 言語ベースのコンパクトな機械学習ランタイム。テンソル実行とメモリの完全な制御を提供し、研究や低レベル最適化に最適です。

C++、Python、Java 用のクライアントライブラリと例題。Triton Inference Server とのモデル推論およびサーバー管理の通信を簡素化します。

Databricks MLプロジェクト向けのカスタマイズ可能なプロダクション対応テンプレートで、事前設定済みのCI/CD、コードによるリソース管理、および標準化されたプロジェクト構造を提供します。

モデル予測制御（MPC）を関数近似として用いることで、モデルベース強化学習（RL）エージェントを訓練するためのライブラリです。

TensorFlowとKerasを使用してコンピュータビジョン・パイプラインを構築するためのモジュール式APIを提供する、自律システム向け階層型知覚ライブラリ。

個々の入力特徴ではなく、人間が理解しやすい高レベルな概念を使ってニューラルネットワークの予測を説明するモデル解釈手法です。

強化学習の研究を目的とした包括的な Julia パッケージで、アルゴリズムの実装、ベンチマーク、再現に向けた拡張可能なコンポーネントを提供します。

AIエージェントのモデルルーティング、スキル配布、知識管理を、さまざまなローカルエージェントランタイムにまたがって統合するプライベート企業用コントロールプレーン。

MOAは、リアルタイムデータストリームマイニングと大規模機械学習のためのオープンソースJavaフレームワークであり、アルゴリズムと評価ツールのセットを提供します。

Ming-flash-omni 2.0 は、1つのMoEベースのアーキテクチャでテキスト、画像、音声、動画のマルチモーダル認識と生成を統合するオープンソースのオムニMLLMです。

AWS Neuronは、AWS InferentiaおよびTrainiumアクセラレータ上でワークロードのデプロイおよびプロファイリングを可能にする、高パフォーマンスなディープラーニングおよび生成AI向けSDKです。

体積的および表面ベースの脳 MRI 画像の厚さ解析のための高速で深層学習ベースの神経画像処理パイプライン。FreeSurfer の高速代替手段として機能します。

YOLOオブジェクト検出と単眼/双眼深度推定を統合し、物体の追跡と運動状態をリアルタイムで推定する高性能C++およびTensorRTフレームワーク。

巨大な病理画像を分析するための全体スライド基礎モデルで、タイルとスライドエンコーダアーキテクチャを採用しています。

メタデータフィルタリング、コサイン類似度、ローカルまたはAPIベースの埋め込みをサポートする、ローカルでファイルバックエンドのメモリ内ベクトルデータベース。

AIエージェントとLLM APIの間に配置されるプロキシで、背景で会話履歴を圧縮し、コンテキスト制限に達した際の遅延を回避します。

Wan2.2 用の ComfyUI ノードで、画像から動画生成時の遅い動きを改善し、動きの振幅を増加させ、カメラの動きの応答性を高めます。

TensorFlow Kerasベースの包括的なYOLOv2、v3、v4物体検出パイプラインで、多様なバックボーン、高度なトレーニング技術、およびデバイス内でのデプロイをサポートします。

勾配ガイド付き探索を使用して、マスクされた言語モデルのための最適化されたプロンプトを自動生成するツール。

多様なハードウェア、ソフトウェア、データセットにわたって、再現可能でポータブルなワークフローを可能にする、AI/ML研究のためのコミュニティ主導の自動化フレームワーク。

CPU、GPU、および分散システム全体で、テーブルデータ向けのハードウェア加速された機械学習ルーチンを提供する C++ および DPC++ ライブラリ。

ビデオの理解と生成のための大規模マルチモーダルモデル（LMM）ファミリーであり、時間的検索、時空間グラウンディング、自動ビデオ編集などのタスクを可能にします。

ETLおよびRAGのためのAI駆動型ドキュメント処理エンジンであり、非構造化ドキュメントをベクトルデータベース用の高品質なデータチャンクに変換します。

人間が関与するGUIを用いて、迅速にラベル付け・行動を定量化するための多動物ポーズ追跡用ディープラーニングフレームワーク。

惑星規模のワークロード向けに設計された派生データストレージプラットフォーム。ML特徴量ストアの状態保持型バックエンドとして使用され、低レイテンシのオンライン推論を可能にする。

MITMプロキシを介したネットワーク許可リストと安全なシークレットインジェクションにより、隔離された一時的なmicroVMでAIエージェントを実行するためのCLIツールとSDK。

Rで大規模言語モデルを使用するのを簡単にするパッケージで、幅広いプロバイダーとストリーミング、ツール呼び出しなどの機能をサポートしています。

分子および結晶の高速かつ高精度な原子シミュレーションのための事前学習済みニューラルネットワークポテンシャルのライブラリ。従来の高コストなDFT計算を置き換えます。

LIO-SAMに基づく再局所化システムで、ロボットが事前に保存されたマップ内での位置を特定できるようにします。

材料科学のためのデータマイニングライブラリであり、データを取得し、分析用に材料データを特徴量化するツールを提供します。

SideFX Houdini用のプラグインで、VFX制作向けにガウシアンスプラッティングシーンのインポート、編集、アニメーションを可能にする包括的なツールセットを提供します。

標準的な勾配を超える量（個別サンプル勾配や勾配分散など）を、バックワードパス中に情報を再利用することで効率的に計算するPyTorch拡張。

GPU加速フィルタリングと圧縮を備えた、複数フォーマット間で3Dガウシアンスプラッティングファイルを高速に変換するツール。

AI ベースの GitHub アシスタントで、Git ヘルプ用の AI チャット、自動 README 生成、Gitmoji サポートを提供し、リポジトリ管理をスムーズにします。

トポロジーに精通していないユーザーが利用できるように設計された、トポロジカルデータ解析（TDA）用Pythonライブラリのコレクション。

安全制約付きAIエージェントの評価に使用できる標準化された環境セットを提供する、スケーラブルでカスタマイズ可能な安全強化学習ベンチマークライブラリ。

ONEは、TensorFlowやPyTorchから作成されたAIモデルを、さまざまなハードウェアアクセラレータ上で効率的に実行できる、高性能なデバイス内ニューラルネットワーク推論フレームワークです。

BLOOMChatは、オープンソースのBLOOMモデルからファインチューニングされた1760億パラメータの多言語対応チャットLLMです。リポジトリにはデータ準備、トークナイゼーション、およびSambaNovaのRDUハードウェア向けトレーニングスクリプトが含まれており、Hugging FaceのBloom推論コードを使用した詳細なGPU推論手順も提供されています。研究者や開発者がモデルを再現または実行したい場合に向けた本格的な大規模LLMプロジェクトです。

DeepGen 1.0 は、画像生成、編集、推論を1つのフレームワークに統合した軽量な5Bパラメータの統合マルチモーダルモデルです。