「LLM」の検索結果
139 件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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
さまざまなLLMのゲートウェイとして使えるライブラリ。
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
デバイス上のLLM推論をXビット量化を使用したもの。
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、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。
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。
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。
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。
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。
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。
オープンソースのGPT/LLMエージェント作成ツールです。
マシン学習、統計学習などに関する統計的エンジンです。
Execution feedback can guide coding agents toward correct repository repairs, but only when the tests capture
We study scheming in LLM agents, in which agents covertly pursue misaligned goals. Our focus is to understand
Remote sensing multimodal large language models (RS-MLLMs) have advanced scene understanding and visual questi
While multimodal large language models (MLLMs) achieve remarkable performance on generic image captioning, the
Large language models (LLMs) have recently emerged as a promising tool for automating robot design from high-l
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。
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。
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。
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。
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。
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。
The software supply chain has become an increasingly exposed attack surface because of its reliance on intrica
Key--value (KV) cache compression is an effective way to reduce the memory overhead of large language model (L
Citation-based measures of scientific influence typically treat citations as uniform signals, ignoring the dif
The application of large language models (LLMs) to personalized medical assistants has garnered growing intere
Taxonomy induction aims to organize concept sets into coherent hierarchical structures. Recent LLM-based metho
Ethical evaluation of Large Language Models (LLMs) often characterizes model values as static and monolithic.
This paper presents our system for CCL2026-Eval Task 5: Minor-Grain Breeding Information Extraction (MGBIE), w
Large language models (LLMs) are often post-trained on pre-collected reasoning trajectories to improve their r
Retrieval-augmented generation (RAG) enables large language models (LLMs) to answer questions by accessing ext
We identify the Flow Moment, a reasoning pattern characterized by sustained, process-confirming verbalizations
Large language models achieve strong performance across diverse tasks, but deployment remains costly because o
Text spotting requires both accurate text recognition and precise spatial localization. Current specialised sp
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)
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。
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。
Steering vectors have rapidly emerged as a popular and effective method for guiding the output of LLMs in very
The In-context learning (ICL) paradigm aids large language models (LLMs) to adapt to new tasks without need fo
Research teams and organizations often explore unfamiliar free-text collections, from survey comments and revi
Cross-lingual alignment (CLA) aims to align the representations of large language models (LLMs) across languag
Visual generation is evolving from generative models used through a single invocation into agentic control pro
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。
As large language models (LLMs) are increasingly deployed in alignment-sensitive contexts, activation steering
Multimodal Large Language Models (MLLMs) perform strongly on general visual understanding tasks such as visual
We present a continuous, population-scale measurement record of autonomous language-model trading agents opera
Layer dropout (a.k.a. stochastic depth) has been shown to enable faster training, higher accuracy, and robustn
Large language models (LLMs) are increasingly used to formulate optimization models from natural-language prob
Reasoning in large language models unfolds through diverse functional operations, such as problem formulation,
LLM agents are rapidly becoming production software, deployed to handle customer service, adjudicate disputes,
Striking a balance between helpfulness and safety remains a fundamental challenge in aligning large language m
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。
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。
Information abstraction, which groups strategically similar private states into a tractable number of buckets,
Modern LLM-based agents operate through a harness of tools, reusable skills, and specialist agents that shapes
Large Language Models (LLMs) owe much of their success to next-token prediction (NTP), but their autoregressiv
Safety alignment is usually posed as a topic-level question: is this subject harmful? Deployments ask a narrow
We present a systems-security case study of a two-node split-LLM training system whose privacy evaluation pass
Large Language Models (LLMs) often help users generate artifacts through iterative cycles of generation and re
Designing and authoring high-performance custom kernels for accelerators is a complex task that requires deep
Large language models (LLMs) are increasingly used to edit existing code, but correctness alone is not enough:
Benchmarks for the side effects an agent causes on the way to a goal already exist, but HarvestBench is the fi
Large language models achieve superior performance on tasks that require extended reasoning, but long chains o
Hybrid LLMs pair softmax attention with linear-attention layers such as Gated DeltaNet (GDN), whose recurrent
Streaming video understanding requires multimodal large language models (MLLMs) to process continuous visual i
Camera-conditioned world models generate interactive videos in which commanded actions should induce the expec
MLLM-based embedding models remain limited in compositional retrieval, often failing to distinguish scenes con
Scaling interactive and verifiable environments is critical for training terminal agents. As frontier models b
Long-video language models cannot look at every frame: an hour sampled once per second is 3,600 images, and a
Multi-agent LLM systems commonly use an orchestrator to decompose a task for a team of workers and then improv
Streaming video understanding is a critical capability for real-world applications, including embodied intelli
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
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
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。
Large language models often answer structurally unanswerable questions, such as computing cot(-540°) or evalua
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。
This repository provides an implementation of "A Simple yet Effective Training-free Prompt-free Approach to Ch
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。
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。
In evolutionary algorithms powered by language models, the LLM acts as a single operator that simultaneously u