Распределённое обучение больших моделей: параллелизм всех видов — tensor, pipeline, sequence и ZeRO — запуск GPT и LLaMA на кластерах GPU.
Открытая реализация CLIP: воспроизведение обучения CLIP на собственных данных — эталонные эмбеддинги изображений и текста для поиска и классификации.
Открытая зрительно-языковая модель от Tsinghua: точные описания изображений, ответы на визуальные вопросы и OCR — на уровне закрытых моделей.
Открытая фундаментальная модель от Shanghai AI Lab: сильные результаты на математике и коде — основа экосистемы InternLM с миллионами загрузок.
ИИ-ревью кода: автоматически находит дублирование, сложные функции и проблемы качества — с объяснениями и предложениями исправлений.
Терминальный агент от команды Qwen: наследник Gemini CLI, заточенный под модели Qwen — автономная разработка с большим контекстом.
Открытый планировщик соцсетей с ИИ: публикуйте во все сети из одного календаря, генерируйте посты ИИ и подключайте агентов через MCP.
Датафреймы на естественном языке: задайте вопрос к данным словами — библиотека сгенерирует и выполнит pandas-код, построит график и объяснит результат.
Лёгкая векторная библиотека на C++: поиск ближайших соседей в миллионах векторов на CPU быстрее специализированных баз — с биндингами к 10 языкам.
Бенчмарк сложных программных задач: сотни вызовов библиотек и инструментов в одной задаче — проверка моделей на уровне реальной разработки.
Строгая оценка генерации кода: расширенные тесты HumanEval+ и MBPP+ отсеивают код, который формально проходит, но не работает на граничных случаях.
Прозрачная оценка моделей от Стэнфорда: стандартизированные сценарии и метрики — от точности до токсичности и устойчивости к атакам.
Комплексная оценка LLM из Шанхая: сотни датасетов и моделей — официальная платформа ведущих китайских и мировых лидербордов.
Транскрипция в один клик: настольное приложение с поддержкой Whisper и диаризации — перетащите файл и получите текст со спикерами.
Десктопная транскрипция на базе Whisper: аудио и видео переводятся в текст без облака — с импортом и экспортом субтитров.
Аватары с управлением движением: говорящая голова повторяет любое эталонное видео движений — кивки, жесты, взгляд переносятся на статичное фото.
Оживление портрета голосом: фото начинает говорить с естественной мимикой — один из самых цитируемых методов говорящих голов.
Обучение GPT-2 на чистом C и CUDA от Андрея Карпати: минималистичный, но быстрый код, разбирающий устройство языковых моделей до основания.
Языковая модель на архитектуре RNN: качество трансформера при линейной сложности и постоянной памяти — эффективный инференс на слабом железе.
Оркестрация локальных ИИ-агентов от создателя LocalAI: пул агентов с памятью, планированием и функциями — без облака и без кода.