「LLM」の検索結果
131 件paperless-ngxは、コミュニティによってサポートされたスーパーチャージドのドキュメント管理システムで、ドキュメントのスキャン・インデックス・アーカイブが可能である。
rayは、core分布ランタイムとAIライブラリで構成されたAI計算エンジンで、スケーラブルなAI計算をサポートする。
さまざまなLLMのゲートウェイとして使えるライブラリ。
ユーザーの行動を認識し、オートエージェントを構築するためのツール。
Unsloth Studioは、オープンモデルのトレーニングと実行を支援するWebUIです。このライブラリは、Gemma4、Qwen3.5などのオープンモデルのテストとトレーニングを支援するために使われます。
LLMの推論 Transparency を高めるために、DiffusionGemmaの計算を分離しVariable Transparency とAlgorithmic Transparencyを評価します。
このリポジトリでは、AIアプリケーションをローカルに実行できるツールキットであるRunAnywhere-sdksを提供しています。
マルチモーダルAIに適したオープンレイクハウスフォーマットです。このフォーマットでは、パレットからデータを2行のコードで変換することができ、100倍速くなります。また、ベクトルインデックスやデータバージョニングが可能です
このリポジトリでは、私的なAIプラットフォームであるDocGPTを提供しています。
Rustを使ってモジュラーLLMアプリケーションを構築することができるライブラリです。
LLMを評価するプラットフォームであり、さまざまなモデルとデータセットをサポートする。
Apple Silicon上でLLM推論サービスをシステムエンジニアが作成するチュートリアル。
セキュリティゲートウェイを提供するクラウドネイティブなプラットフォームです。
大規模言語モデルのテスト時間調整に関する調査のリポジトリ。
この論文では、現在のVision-Language-Benchmark（VLB）を超える、MLLMがアクティブな観察を実演できるようにするためのバenchmark、ActiveVisionを提案する。このActiveVi
このリポジトリでは、Lecture Learning Modelsに対してReinforcement Learningを実行するライブラリを提供しています。
ARTは、多段強化学習トレーナーです。このトレーナーは、GRPOを使用して、現実世界のタスクに対して、多段強化学習を行うことができます。
この論文では、LLM を提供するために使用される Mooncake サービス プラットフォームについて説明しています。Mooncakeは、Kimi というリーディングのLLMサービスを提供するサービスです。Kimiは、M
このリストは、金融市場で使用できる強化言語モデル（LLM）と深層学習の戦略やツールに関するawesomeリストです。
このリポジトリでは、高性能で大規模なベクトルデータベースとベクトル検索エンジンを提供しています。
xtunerは、超大規模MoEモデルを高速にトレーニングするためのトレーニングエンジンです。
このリポジトリでは、AIワークロードを管理するためのシステムであるSkypilotを提供しています。
TensorZeroは、LLMゲートウェイ、オブザーバビリティ、評価、最適化、実験を統一したオープンソースのLLMOpsプラットフォームです。
metaflowは、AI/MLシステムを構築・管理・ディプロイするために使用できるプラットフォームです。
flyteは、高度に動的で堅牢なAIオーケストレーションプラットフォームであり、データ、モデル、コンピューティングを統合してAIワークフローを作成することができます。
giskard-ossは、LLMエージェントの評価とテストライブラリを提供します。
aimは、利用しやすく強力なオープンソースのエクスペリメントトラッカーです。
このリポジトリでは、AIモデルの互換性を確保するためのオープンスタンダードであるONNXを提供しています。
音声認識、声活動検出、テキスト処理などを行う、基盤となる音声認識ツールキットを提供する。
Pytorchの教科書としては非常に詳細で、実践的な方法を提示しています。
CVV または CWE への分類を実現し、バグ修正のために重要な手順となるCVEへの CWE 分類を自動化する。
このリポジトリでは、中文LLaMA & Alpaca LLMsを提供しています。
LLMやVLMのFine-Tuningを簡素化したライブラリ。
ドキュメントを構造化するために使えるオープンソースのETLソリューション。
オープンソースのGPT/LLMエージェント作成ツールです。
LLMを利用するために、セマンティック検索やLLMのオーケストレーションなどを行えるフレームワーク。
マシン学習、統計学習などに関する統計的エンジンです。
AIを使ったwebスクレイピングツールです。
ゼネレーティブAIに関連するリソースの一覧。
(この項は、MiniOneRec — Minimal reproduction of OneRecのリポジトリで説明しているため、このリポジトリは削除しました)
マルチモーダル理解技術のための新しいアプローチであるMIRRORを提案しました。MIRRORは、テキスト、図、テキストと図の組み合わせから等価な視点を提供することで、視覚的な推論や複雑な推論力を向上し、さまざまなモデルの
Ludwigは、LLM (Large Language Model) のカスタム化と構築のための低コストフレームワークです。このフレームワークは、ユーザーがカスタム LLM を構築し、トレーニングするのを容易にします。
このリポジトリでは、LLMベースのエージェントアプリケーションのための強化学習の橋渡しを提供しています。
OpenAIに互換性があり、Cloud APIとして利用できるLLM。
モデルをサービングするためのライブラリを紹介している。
LLMを使用して、自然言語処理における情報抽出を行うためのPythonライブラリです。
prompts.chatは、コミュニティが共有したChatGPT用のプロンプットを発見・収集できる場所で、無料でオープンソースで提供されている。
Implementation for MatMul-free LM.
home-llmは、ローカルLIMを使ってスマートホームの制御を可能にするHome Assistantの統合モデルです。
このリポジトリでは、AIエンジニアリングのためのリソースを提供しています。
PyTorchベースのリージョニングLMMを作成するためのチュートリアルです。
AIエージェントの開発と実装を行うためのエンドツーマンド、コードファーストのチュートリアル。
このリポジトリでは、高スループットと低メモリ消費のLLMインフェレンザエンジンであるVLLMを提供しています。
Autonomous coding agents are increasingly proposed as AI-scientist systems that conduct analyses and write res
Skill libraries improve the sample efficiency of agentic reinforcement learning (RL) by enabling large languag
Large language model (LLM) agents are increasingly proposed for enterprise workflows, yet existing evaluations
This paper describes the participation of the BIT.UA team from the University of Aveiro in the 14th edition of
Reasoning in large language models unfolds through diverse functional operations, such as problem formulation,
Recent progress in multimodal large language models (MLLMs) has fueled significant enthusiasm in their potenti
このライブラリは、空間情報を扱うためのコンピュータビジョンライブラリです。
デバイス上のLLM推論をXビット量化を使用したもの。
微舆は人人可用的多Agent舆情分析助手であり、情報茧房を打破して舆情の原貌を還元し、未来の走向を予測し、決策を助けることができます。
医学画像に対する疾患検出モデルを開発し、臨床現場で早期検出と迅速な介入を容易にすることを目的としたフレームワークを提案します。
Early screening of chronic kidney disease (CKD) is critical for timely intervention, yet most machine learning
Designing and authoring high-performance custom kernels for accelerators is a complex task that requires deep
Large language models deployed in high-stakes settings frequently generate plausible but ungrounded claims. St
Information abstraction, which groups strategically similar private states into a tractable number of buckets,
Large language models (LLMs) have become ubiquitous tools for code generation and editing. However, developmen
How do the methods used to train language models to refuse harmful requests shape how that refusal actually wo
Large language models (LLMs) are increasingly used in multilingual settings, yet their safety is still evaluat
The growing scale of academic peer review has motivated the use of Large Language Models (LLMs) as review assi
Automated evaluation of creativity tasks remains challenging for LLM-as-a-Judge, as LLM is susceptible to bias
Large language models achieve superior performance on tasks that require extended reasoning, but long chains o
In frame semantics, sentence comprehension is assumed to proceed by relating lexical meaning to background kno
The Neural Finite State Machine (NFSM) framework offers a pragmatic path to full-duplex dialogue by serializin
Large Language Models (LLMs) often help users generate artifacts through iterative cycles of generation and re
Hybrid LLMs pair softmax attention with linear-attention layers such as Gated DeltaNet (GDN), whose recurrent
Scaling interactive and verifiable environments is critical for training terminal agents. As frontier models b
Using a zoom-in tool is an important foundational part of modern visual agents, because it allows to efficient
Streaming video understanding is a critical capability for real-world applications, including embodied intelli
Vision-Language Navigation (VLN) requires an embodied agent to follow natural-language instructions in unseen
Multi-agent LLM systems commonly use an orchestrator to decompose a task for a team of workers and then improv
Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) has emerged as a powerful paradigm for large language mo
Traditional speaker-attributed ASR systems treated ASR and speaker diarization as two separate tasks. Recently
LLMs are increasingly deployed as orchestrators that coordinate specialized subagents to solve complex tasks t
Model compression techniques such as pruning and quantization facilitate the efficient deployment and accelera
NestJSベースのAIチャットボット開発ツールです。
最適なAIモデルを効率的に学習するためのオーサリングツール。Agent Lightningを使用して、トレーナーをセットアップし、データをトレーニングしてモデルを学習することができる。
DEFault++は、Transformerアーキテクチャでの内部コンポーネントの不正常な動作を認識するために、3つのレベルでハイエラルキーの学習ベースの診断手法を実装しました。
Ensuring factuality remains a critical challenge for deploying LLMs in high-stakes settings. Existing hallucin
As agents move from research prototypes to deployed tools, their capability increasingly depends on model-exte
Retrieval is the first stage of modern search and advertising systems, selecting a candidate set from a large
Text-rich visual inputs require models that can read, retrieve, and compress language directly in pixel space,
The attention prefilling phase of long-context LLM inference scales quadratically, making self-attention a sev
Large language models (LLMs) trained only on text and code can sometimes generate programs that draw recogniza
Modern Text-to-SQL systems often follow generate-execute-select pipelines, generating multiple candidate queri
この研究では、COVID-19臨床パスウェイズの予測監視を支援するために、パイプラインを構築しました。このパイプラインには、データリフティング、時間的再構成、イベントログの構築、プリフィックスベースの表現、予測モデルの整
Vane is an AI-powered answering engine.
分析システムの性能を向上するための学習モデル開発を行う。
An easy-to-use Python framework to generate adversarial jailbreak prompts.
Large Language Models (LLMs)を高速化するためには、Transformerの構造を改善する必要があります。この研究では、早期・中期のTransformer層を繰り返し使用することで、Langua
学習中のアイデアや知識を整理するための日記。
Command-line coding agents (e.g., Claude Code, Gemini CLI) can already read and write files and sustain long s
Group relative policy optimization for reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) typically uses a
Coding agents are now commonly evaluated on the SWE-bench family of benchmarks, whose tasks are built from cur
Understanding agent behavior requires methods that scale to thousands of trajectories and surface new patterns
Many important forms of human learning begin with a vague goal, such as "become a better physicist" or "improv
Large language models (LLMs) increasingly interact with external environments and accumulate substantial behav
Professional agent tasks often depend on conventions that are absent from public corpora, yet benchmarks rarel
AIパワードシステムやデータパイプラインの監視と評価を行うための、オープンソースのMLとLLMの観測性フレームワーク。
Rubric-based reinforcement learning extends RL beyond tasks with exact answers or rule-based verifiers by scor
An avatar that holds a conversation should decide what to say and to move while saying it, yet these abilities
エージェントRRLに関連するアワーショットリスト。
trafilaturaはPythonとコマンドラインツールで、Webからテキストとメタデータを取得して、CSV、JSON、HTML、MD、TXT、XML形式で出力を提供します。
Large language models offer broad capabilities, but adapting them to evolving domains, tools, and requirements
In this paper, we introduce ES-AHD, a novel framework that fundamentally integrates Evolution Strategy (ES) in
このリポジトリには、LLM、RAG、およびオーソリティの認識を含む、AIエンジニアリングのための深いドキュメントがあります。
Large-scale Self-supervised Pre-training Across Tasks, Languages, and Modalities
販売データを分析するために、機械学習モデルが使用されるリソースが提供されていました。
AIエージェントを組み立てるためのライブラリ。
本研究では、生成推奨システムにおけるアイテムIDの構築、調整、生成の手法について、アイテムIDの構築方法を分析しています。
Rust言語でCandleライブラリを利用して、PythonやPyTorchを使用せずにDecoder-only LLMを自作した。
GUI操作自動化に伴う停止判定、復讐、再検索に関する問題を解決し、 GUI操作自動化を実現するためのフレームワークを開発します。
Knowledge-Based Visual Question Answering (KB-VQA) relies on retrieving external information to answer queries
Most LLM-based automated algorithm design methods optimize a designated component within a human-specified sca
AIドライブのマルチエージェント研究アシスタント。仮説の生成、データ分析、およびレポートの生成を自動化する。
Embodied AIやロボットとLarge Language Modelを組み合わせた研究のリポジトリ。
OpenRLHFは、Ray上に構築された強化学習フレームワークです。このフレームワークは、PPO、DAPO、REINFORCE++など、様々な強化学習アルゴリズムをサポートしています。
静的評価から、動的評価に進むことができるようにする方法を提案した研究。この研究では、大規模言語モデルを用いてデータ汚染を防ぐための評価方法について検討している。
In evolutionary algorithms powered by language models, the LLM acts as a single operator that simultaneously u
Analytical placers rely on differentiable objective functions to guide placement, typically combining intermed