Python
1つのリポジトリに集結する自律型AIエージェントエコシステム
Andrew Ngは、エージェント型ワークフローでGPT-3.5がGPT-4を上回る可能性を示唆し、議論を巻き起こした。200以上のAIエージェントツールを厳選したカタログが、モダンなスタックを明らかにする。
Python
187 プロジェクト Python
NVIDIA、World Modelsの学習と実行のためのCosmosフレームワークを開放
NVIDIAがCosmos 3を公開——テキスト、ビデオ、オーディオ、身体動作シーケンスを一つのアーキテクチャで統合したworld models。分散学習ツールと推論バックエンドを含むフレームワーク。
Python
How to Make a Neural Network Output Valid JSON Without Workarounds and Retry Requests
Outlines library guides text generation at the token level, guaranteeing valid JSON output without retries or regex fixes. Supports Pydantic schemas, regex, and multiple inference backends.
Python
頭を悩ませずに動くAIエージェントを作る方法
実際に動作するAIエージェントを構築するための実践ガイド。Bojie Liのai-agent-bookリポジトリでは、コンテキストエンジニアリングからファインチューニングなしの自己進化までカバーしている。
Python
単一のニューラルネットワークでテキストをインフォグラフィックに、また元に戻す方法
SenseNova-U1は、伝統的なエンコーダーに頼るのではなく、視覚的なコンテキストを推論することで、テキストによる画像の生成と編集を行うネイティブマルチモーダルアプローチを採用しています。
Python
Dockerコンテナ内の自律型ハッカー：DecepticonがRed Teamのゲームを変える方法
Decepticonは実際のペネトレーションテスターのように攻撃チェーンを実行する自律型Red Teamエージェント。XBOWベンチマークで98%、16の specialized agentsを使用。
Python
ROCmビルドで消耗しないための方法
ROCmをソースからビルドするのは地狱じゃない。AMD公式のビルドプラットフォーム「TheRock」が、HIPとROCmのコンパイルを管理可能なものにしてくれます。
Python
チャットボットはもう够了！OpenHarnessで本格的なAgentを作ろう
ただチャットするだけのボットに厌倦していますか？OpenHarnessなら、言語モデルに実際の「行動力」を与えられます。ターミナルで動き、Webを閲覧し、コードを編集するAgentを作れます。
Python
あなたのパーソナルAIエージェントを短く繋ぐ
nanobotはローカルで動作するオープンソースのAIエージェントエンジンです。TelegramやDiscordとの連携、MCPツール、長期メモリをサポートし、データはクラウドに送信しません。
Python
Apache Ossieがアナリストと開発者の架け橋になる試み
Apache Ossieは、ベンダーに依存しない形式で指標を一度定義すればどこでも使えるようにし、データスタックにおけるセマンティックの断片化を解決することを目指します。
Python
MLモデルのデプロイに苦しむのをやめて、Triton Inference Serverで快適になろう
MLモデルのデプロイに苦労していますか？NVIDIAのTriton Inference Serverは、動的バッチング、マルチフレームワークサポート、プロダクション対応のメトリクスをすぐに使えます。
Python
大規模強化学習モデルの訓練を頭を悩ませずに行う方法
Prime IntellectのPrime-RLは、非同期RLパイプラインで数千GPU規模のスケールでエージェントモデルを訓練するための本格的な環境を提供します。
Python
StanfordのAIが生物学者の実験計画を支援
StanfordのSNAPグループは、CRISPR実験の計画立案、scRNA-seqデータの解析、検証可能な仮説の生成を行うLLMベースのエージェント「Biomni」を公開しました。
Python
長い学習なしでロボットに物体認識を教える方法
NVIDIA ResearchのFoundationPoseは6Dポーズ推定とトラッキングを統合し、学習時に見たことのない物体でもそのまま動作します。ファインチューニング不要。
Python
スマートグラスにAIを組み込むのにラグで頭を悩ませない方法
スマートグラスにAIを組み込むのにラグで頭を悩ませない方法。インスタントな関数呼び出しを実現する26Mパラメータモデル「Needle」を紹介
Python
How to make seven neural networks argue about quotes: TradingAgents-astock review
A fork of TradingAgents adapted for Chinese A-shares: seven specialized AI agents debate and analyze stocks before delivering investment recommendations.
Python
Taming the Tuya Zoo and Forgetting About Chinese Clouds
Tired of Tuya devices relying on flaky Chinese cloud servers? tuya-local lets Home Assistant control them directly over your local network—no subscriptions, no delays, just instant响应.
Python
Microsoftがニューラルネットワークに数秒で3Dモデルを組み立てる方法を教えた方法
MicrosoftのTRELLIS.2は、40億パラメータのモデルとPBRマテリアル、O-Voxel表現を使用して、数秒でレンダー可能な3Dアセットを1枚の画像から生成します。
Python
1行のテキストから動画をを作成する方法 - Pixelle-Videoの活用
Pixelle-Videoは、テキストプロンプトだけで短い動画を自動生成するエンジンです。ナレーション、字幕、音楽、AI生成のビジュアルを含むMP4を出力します。
Python
夕方にAIエージェントのネットワークを構築し、頭を抱えない方法
マルチエージェントAIシステムの構築は、悪夢である必要はありません。Neuro SAN Studioは、延々とPythonコードを記述することなく、LLMエージェントをオーケストレーションするための宣言型設定とビジュアルエディタを提供します。
Python
OpenManus — 余計な手間をかけずに独自のAIエージェントが欲しいなら
OpenManusは、ブラウザタスクやデータ分析などを自動化するオープンソースのAIエージェントです。招待制のManusの代替として、MetaGPTがわずか3時間で開発しました。
Python
Microsoft GraphRAGが非構造化データのカオスに秩序をもたらす仕組み
GraphRAGは非構造化データからナレッジグラフを構築し、LLMが大規模アーカイブ全体の接続を理解しグローバルな質問に回答できるようにします。
Python
LLMにデータを渡し続けるのをやめて、エージェントにコードを理解させる方法
Memtraceを試しました—コードベースをAIエージェント向けのナレッジグラフに変換し、LLM呼び出しなしで15,000ファイルを1.5秒でインデックス化するツールです。
Python
YouTubeから中国プラットフォームへのコンテンツ転送をスムーズに自動化する方法
YouTubeからBilibiliへのコンテンツパイプライン全体を自動化するPythonベースの自動化ツール「Y2A-Auto」をご紹介します。ダウンロード、AI字幕翻訳、スマートメタデータ生成、公開までを一括処理します。