Дайте ИИ-ассистенту руки в Jupyter: выполнение ячеек, управление notebook-файлами и переменными ядра через протокол MCP.
Открытая модель управления роботами на 7 миллиардов параметров: смотрит на манипулятор через камеру и решает, какие движения совершить — обучается на демонстрациях человека.
Универсальный физический движок для роботов и embodied AI: симуляция в десятки раз быстрее реального времени на обычном GPU, Python-first.
Официальный SDK агентов Anthropic: встраивайте возможности Claude Code в собственные приложения — файловые операции, инструменты и субагенты.
Лёгкий агентный SDK от AWS: стройте агентов с инструментами, памятью и потоковым выводом — без тяжёлой инфраструктуры и вендорной привязки.
Метод, перевернувший 3D-реконструкцию: сцена как облако гауссовых шариков — рендеринг в реальном времени при качестве нейронных полей.
Удобная работа с нейророндерингом: единый пайплайн для NeRF и 3DGS — от съёмки на телефон до интерактивного просмотра сцены в браузере.
Библиотека 3D Gaussian Splatting от Nerfstudio: производительные кернелы для обучения и рендеринга сплатов в PyTorch, проекты от фотограмметрии до динамики.
Лёгкая модель распознавания имён собственных без словаря меток: извлекает любые сущности из текста — от персон до номеров договоров.
Визуально-языковая модель DeepSeek с MoE-архитектурой: быстрая обработка изображений высокого разрешения и видео при малом числе активных параметров.
Омни-модель от Alibaba: понимает текст, изображения, аудио и видео, отвечает текстом и речью в реальном времени — всё в одной архитектуре.
Фреймворк NVIDIA для создания и дообучения генеративных ИИ: LLM, мультимодальные и речевые модели с поддержкой тысяч GPU.
Библиотека кернелов для LLM-инференса: флэш-внимание, сэмплинг и поиск по KV-кэшу — ускоряет vLLM, SGLang и собственные движки.
Тритон-кернелы LinkedIn для обучения LLM: заменяет стандартные слои и ускоряет дообучение до 20%, снижая потребление памяти в разы.
Высокопроизводительный фреймворк RLHF на Ray + vLLM: PPO, DPO, GRPO, KTO и другие методы выравнивания LLM с минимумом кода.
Фреймворк RL-обучения LLM от ByteDance: GRPO, PPO и их гибриды с FSDP/Megatron, коллаборативное обучение на GPU-кластерах.
Система предсказания структуры белков от DeepMind: революция в биологии — трёхмерная структура белка из аминокислотной последовательности за часы.
Открытая реализация GPT-3-масштаба от EleutherAI: код для обучения 20-миллиардной модели на GPU-кластерах с MP и DP параллелизмом.
Модель, начавшая эпоху генеративного ИИ: код и веса GPT-2 — исторический артефакт, с которого началась гонка больших языковых моделей.
Универсальный трансформер для временных рядов от Salesforce: один предобученный модуль прогнозирует любые данные — от продаж до погоды.