Локальный ассистент кода в VS Code: автодополнение и чат через Ollama или LM Studio — никакой рабочий код не покидает вашу машину.
ИИ-копилот внутри вашего приложения: виджеты чата, автодополнение и агентные действия в React-приложении за часы, а не месяцы.
Быстрый статический анализ как поиск по коду: правила в простом синтаксисе находят уязвимости и мёртвый код за секунды на больших репозиториях.
Грамматики для строгого формата ответов LLM: модель выдаёт валидный JSON по схеме с минимальными замедлениями — бэкенд для vLLM и других движков.
Оценка RAG-систем без эталонных ответов: метрики точности поиска, верности и полноты ответов из коробки — для CI пайплайна.
Бенчмарк агентов в терминале: модель получает задачу разработчика и должна выполнить её в изолированной среде — от bash-скриптов до отладки.
Бенчмарк с ежемесячно обновляемыми задачами: вопросы не попадают в обучающие данные моделей, а ответы проверяются объективно — без LLM-судей.
Понимание видео языковой моделью: отвечает на вопросы по роликам, описывает события и находит моменты на временной шкале.
Третье поколение модели сегментации Meta: выделение объектов по точке, рамке или текстовому описанию — быстрее и точнее предшественников.
Сегментация чего угодно по текстовому запросу: Grounding DINO находит объекты по описанию, SAM 2 вырезает их маску — на изображениях и видео.
Оценка глубины по одной фотографии: модель определяет расстояние до объектов без сенсоров — для дополненной реальности, роботов и 3D-сцен.
Самообучаемые визуальные представления от Meta: фундамент для классификации, сегментации и поиска по изображениям — устойчивые к изменениям масштаба и стиля.
Агент в терминале с минимализмом в духе Unix: выполняет команды, правит файлы и работает с инструментами — всё через простой чат-интерфейс.
Бесплатный агент кода в VS Code из семейства Cline: автономное исправление ошибок, рефакторинг и работа с MCP — с оплатой за токены по себестоимости.
Единый инструмент оценки зрительно-языковых моделей: десятки бенчмарков от VQA до OCRBench с воспроизводимым пайплайном — стандарт для сравнения MLLM.
Автономный ИИ-учёный от Sakana AI: придумывает идею, проводит эксперименты, пишет статью и рецензирует её — полный цикл научного исследования без человека.
Фреймворк Microsoft для красных команд LLM: автоматизирует генерацию промпт-атак, джейлбрейк-тесты и оценку устойчивости моделей к вредоносным запросам.
Сканер уязвимостей LLM от NVIDIA: проверяет модели и генеративные системы на джейлбрейки, утечки данных, токсичность и уязвимости — как pentest для чат-ботов.
Реактивный notebook нового поколения: ячейки зависят друг от друга и пересчитываются автоматически, а ноутбук легко превращается в приложение или скрипт.
Поиск уязвимостей и мёртвого кода через MCP: ассистент запускает Semgrep-сканирование прямо в репозитории и получает структурированные находки.