100개 이상의 GPU에 걸쳐 확장 가능한 기계학습 기반 기상 및 기후 모델의 대규모 병렬 학습 및 추론을 지원하는 PyTorch 라이브러리입니다.

변경을 지원하고 최적화된 중간 표현을 활용하여 효율적인 미분 계산을 수행하는 Julia용 고성능 자동 미분 패키지.

MLX를 사용하여 Apple Silicon에서 로컬로 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하고 미세조정할 수 있는 툴킷으로, 다양한 선호도 최적화 및 양자화 인식 훈련 방법을 지원합니다.

로컬, 계정 기반 및 API 기반 모델 간에 AI 요청을 지능적으로 라우팅하는 단일 로컬 엔드포인트를 제공하는 모델 라우터입니다.

MDia는 LLM의 중간 추론을 재사용 가능한 '방언 카드'(LSF)로 체계화하는 Python 라이브러리이며, 생성, 진화, 프로파일링, 라우팅, 감사까지 수행하는 결정론적 8단계 파이프라인(collect → create → evolve → profile → select → run → validate-rules → report)을 제공합니다. 블랙박스 LLM API를 지원하며, 여러 라우팅 계획을 포함하고, 100개 규칙의 백업을 제공하며, 테스트 평가 전에 결정을 고정함으로써 재현성을 보장합니다. 리포지토리에는 API 키 없이 작동하는 토이 오프라인 데모, 풍부한 문서, MIT 라이선스, ICML 2026 포스터 및 arXiv 논문에 대한 인용이 포함되어 있습니다.

Ghidra의 리버스 엔지니어링 스위트를 LLM 에이전트와 통합하여 자동 디컴파일, 의미론적 코드 검색 및 바이너리 분석을 가능하게 하는 MCP 서버입니다.

RxInfer.jl은 인자 그래프 메시지 전달을 사용하여 빠르고 반응형 베이지안 추론을 수행하는 Julia 라이브러리입니다. 공액 관계를 자동으로 활용하여 정확한 업데이트를 제공하며, 비공액 모델도 지원하고 RxInferServer를 통해 REST API로 배포할 수 있습니다. `] add RxInfer`로 설치하고, `@model` 마크로로 모델을 정의한 후 `infer`를 호출하여 사후 분포를 얻을 수 있습니다.

Gemini Developer 및 Gemini Enterprise Agent Platform API와 상호작용하기 위한 Java SDK로, 콘텐츠 생성, 멀티모달 입력 및 자동 함수 호출을 가능하게 합니다.

대규모 모델 학습을 위한 확장 가능하고 분산된 대용량 데이터셋의 로드 및 블렌딩을 가능하게 하는 다중 모달 데이터 로더.

Apple Silicon용 네이티브 Swift AI 인프라로, Mac을 MLX 및 Apple Foundation Models 실행을 위한 프라이빗한 OpenAI 호환 서버로 변환합니다.

3D 병렬 처리와 최적화된 커널을 사용하여 학습 시간과 비용을 줄이는 대규모 언어 모델을 위한 고성능 라이브러리.

Claude Code, Cursor, Copilot 등 다양한 도구 간에 포터블 프롬프트 패키지를 설치, 업데이트, 동기화할 수 있는 AI 코딩 에이전트용 CLI 스킬 매니저입니다.

outlines‑core는 Rust crate(Python 바인딩 포함)로, JSON schema를 정규 표현식으로 변환하고 해당 정규 표현식을 언어 모델의 어휘집(vocabulary)에 연결하는 빠른 DFA 기반 인덱스를 구축합니다. 생성된 `Guide` 객체는 각 생성 단계마다 허용된 token ID를 알려주어, LLM으로부터 구조화되고 schema에 부합하는 출력을 생성할 수 있게 합니다.

표준화된 데이터셋과 판단 모델을 사용하여 다양한 제공자 간 AI 메모리 및 컨텍스트 시스템을 평가하고 비교할 수 있는 플러그인식 벤치마크 프레임워크입니다.

다수의 AI 코드 에이전트와 리포지토리 간에 코드 표준과 지침을 동기화하는 중앙 집중식 엔지니어링 플레이북입니다.

음성, 오디오 장면, 음성 이해를 아우르는 50개 이상의 데이터셋을 통해 오디오 대규모 언어 모델(AudioLLMs)을 평가하기 위한 범용 벤치마크.

커스텀 백엔드를 구축할 필요 없이 PostgreSQL 데이터베이스를 즉시 REST 및 Model Context Protocol (MCP) API로 변환하는 프로덕션 준비 완료된 API입니다.

eBPF를 사용하여 트래픽을 인덱싱하고 MCP 통합을 통해 AI 기반 트러블슈팅을 제공하는 Kubernetes용 네트워크 관측성 도구입니다.

다양한 하드웨어 가속기를 지원하며 최첨단 AI 모델을 훈련, 평가 및 배포할 수 있는 그래픽 툴박스입니다.

데이터 전처리부터 프로덕션 배포까지 추천 시스템의 전체 파이프라인을 다루는 추천 시스템 개발 및 평가를 위한 고급 프레임워크입니다.

리포지토리 내에서 내구적이고 자기 개선 가능한 에이전트 워크플로우를 실행하는 터미널 기반 런타임. 품질 게이트와 코드베이스 인덱싱을 사용하여 작업이 실제로 완료되었는지 보장합니다.

대용량 파일, 실시간 협업, 스트리밍 AI 출력을 위한 고성능 WYSIWYG Markdown 에디터 및 커널

AI 에이전트를 사용하여 iOS, macOS, 웹 앱에서 실제 사용자를 시뮬레이션하는 macOS 전용 도구로, UX의 마찰과 사용자 목표를 테스트합니다.

노이즈가 많은 명령어 출력을 정제하고 반복 데이터를 재검색 가능한 핸들로 교체하여 AI 에이전트의 토큰 사용량을 줄이는 도구.

llms.txt 파일을 통해 AI 에이전트에게 투명하고 감사 가능한 방식으로 문서를 가져오는 MCP 서버입니다.

WildClawBench는 브라우저와 bash 터미널과 같은 실제 도구를 사용하여 라이브 환경에서 복잡한 실세계 작업을 수행하는 AI 에이전트의 능력을 테스트하는 엔드투엔드 에이전트 벤치마크입니다.

학습 루프 보일러플레이트를 제거하여 실험과 재현성을 가속화하는 딥러닝 R&D용 PyTorch 프레임워크.

버그 트리아지, 품질 관리 및 테스트 선택을 자동화하여 소프트웨어 엔지니어링 효율성을 향상시키는 머신러닝 프레임워크.

AI 에이전트의 트레이스를 시각화하기 위한 React 컴포넌트 라이브러리로, 복잡한 JSON 로그를 계층적 시각적 다이어그램으로 변환하여 디버깅을 용이하게 합니다.

Claude Code용 오픈소스 엔진으로, 단계별 PRD, 의존성 순서가 지정된 작업 그래프, 증거 기반 실행을 통해 목표를 검증된 코드로 변환합니다.

인간 사용자와 AI 에이전트 모두가 구조화된 데이터를 정리하고 질의할 수 있도록 설계된, SQLite 기반의 단일 파일 형식의 관계형 스프레드시트.

에이전트가 환경 및 서로에게 반응하는 시뮬레이션을 가능하게 하는 고성능 Julia 프레임워크입니다.

NetKet은 JAX를 기반으로 구축된 Python 라이브러리로, 신경망과 머신러닝을 사용하여 다체 양자 시스템을 연구합니다.

구문 인식 기능을 갖춘 코드 탐색 도구로, 인간과 AI 에이전트에게 구조적 인사이트를 제공하여 코드베이스 탐색에 필요한 도구 호출 횟수를 줄입니다.

Python 라이브러리로, Hydra 프로젝트에서 손으로 작성한 YAML 설정을 없애고 구성 가능하고 확장 가능한 워크플로우 생성을 단순화합니다.

Claude Code와 OpenAI Codex와 같은 AI 코딩 에이전트를 위한 운영 계층으로, 리포지토리 상태를 유지하고 다단계 워크플로우를 조율합니다.

AI 에이전트에게 인간의 개입(human-in-the-loop)이 가능한 실제 브라우저, 재사용 가능한 인증 프로필 및 내장된 안전 장치를 제공하는 MCP 네이티브 브라우저 컨트롤 플레인입니다.

NeurIPS와 ICLR 등 주요 학회에서 학술 문헌을 분석하기 위한 구조화된 AI 학회 논문 레코드 저장소와 로컬 검색 도구입니다.

웹, 모바일, AI, IoT 앱을 위한 구성 가능한 백엔드로, 코드 대신 설정을 통해 API, 인증 및 RAG 기능을 제공합니다.

일시적인 에이전트 생성 스크립트를 재현 가능하고 콘텐츠 주소 기반의 파이프라인으로 변환하는 실행 가능하고 Git 네이티브한 표 형식 데이터 작업 카탈로그입니다.

Codex CLI, Claude Code, ACP 호환 에이전트를 위한 가벼운 에이전트 워크스테이션 및 명령 센터로, 작업 스케줄링과 통합 프로젝트 워크스페이스를 제공합니다.

실제 작업에 기반해 후보 설정을 테스트하여, 가장 저렴하고 신뢰할 수 있는 AI 코딩 설정을 리포지토리에 적용하는 도구입니다.

ParoQuant는 학습된 쌍별 회전을 사용하여 가중치 이상치를 줄이고, 효율적인 추론 중에도 높은 정확도를 유지하는 LLM용 INT4 양자화 프레임워크입니다.

MInference는 동적 희소 어텐션 패턴을 활용하여 단일 A100 GPU에서 최대 10배의 속도 향상을 달성함으로써, 긴 문맥(long-context) LLM의 프리필링(pre-filling) 단계를 가속화합니다.

여러 GPU를 통해 대규모 이미지 및 비디오 확산 모델을 학습할 수 있는 파이프라인 병렬 학습 스크립트입니다.

AI 데이터 앱을 위한 통합 다중 모달 백엔드로, 데이터베이스, 오케스트레이션, 서빙 계층을 하나의 Python 파일에 통합합니다.

공기력학적 최적화 및 성능 예측을 위한 AI 모델을 훈련시키기 위해 사용되는 8,150개의 고정밀 CFD 자동차 설계 데이터셋 및 벤치마크입니다.

코드 없이 하이퍼파라미터와 고급 학습 기법을 실험할 수 있는, 대규모 언어 모델 파인튜닝을 위한 노코드 GUI와 프레임워크입니다.