Плагины для ИИ-инструментов и редакторов: расширения для Claude Code, Cursor, VS Code и других сред — добавляйте возможности одной установкой.
Open-source observability для LLM- и агентных приложений: трейсы, оценки, датасеты для evals и промт-менеджмент в одной панели.
Оценка LLM-приложений: 20+ готовых метрик качества — галлюцинации, релевантность, тон, безопасность — с объяснениями и дашбордом.
Единая платформа метаданных с data quality и линейностью: каталог, глоссарий, профилирование таблиц и алерты прямо из коробки.
Каталог метаданных с графом данных: линейность пайплайнов, каталог таблиц, теги и глоссарий для всей аналитической инфраструктуры.
Низкокодовый AutoML на Python: сравнение десятков моделей, настройка, ансамбли и деплой ML-пайплайнов в несколько строк.
Гибкая оптимизация гиперпараметров: древовидный поиск с обрезкой безперспективных ветвей, параллельные испытания и красивые визуализации.
AutoML от AWS: качество уровня соревнований Kaggle за три строки кода — таблицы, тексты, изображения и мультимодальные задачи.
Открытая фича-платформа: единый реестр признаков, точная подача в онлайн- и офлайн-обучение моделей без утечек данных.
Быстрая разведка датасетов: одна строка кода превращает DataFrame в интерактивный отчёт с распределениями, пропусками, корреляциями и аномалиями.
Агент глубокого поиска по своим данным от создателей Milvus: раскладывает вопрос на подзапросы, ищет в векторной БД и синтезирует развёрнутый ответ со ссылками.
Лёгкий GraphRAG от университета Гонконга: быстрее и дешевле Microsoft GraphRAG, тот же принцип графа знаний поверх векторного поиска.
RAG-подход Microsoft с графом знаний: LLM строит сущности и связи из корпуса документов, отвечая на вопросы, которые не решает обычный векторный поиск.
JavaScript-версия официального SDK OpenAI для агентов: тот же API циклов, guardrails и handoffs — для Node.js и браузерных стеков.
Официальный Python-SDK OpenAI для агентов: передача контекста между рукопожатиями, guardrails, трассировка и handoff между агентами.
Открытая базовая модель для роботов от Physical Intelligence: одна модель управляет разными роботами и выполняет сложные манипуляции.
Улучшенный Whisper со стабильными таймкодами: точные границы слов и сегментов без «плавания» времени.
Платформа обучения роботов-манипуляторов от Hugging Face: запись демонстраций, дообучение политик и управление реальными руками.
NLP-библиотека Стэнфорда: лингвистический анализ 70+ языков — от токенизации до семантических зависимостей.
Модель speech-to-speech без промежуточного текста: отвечает на голос сразу голосом, быстрее классических каскадов.
Открытый TTS с контролем эмоций и эмфазы: копирует голос диктора и точно воспроизводит интонации и паузы.