Библиотека оценки устойчивости LLM от Microsoft: тестирует модели на adversarial-атаки, сдвиги формулировок и инъекции.
Контроль генерации Stable Diffusion структурой: позы, границы, глубина и карты — модель рисует именно то, что задумано.
Стандарт дообучения Stable Diffusion: GUI и скрипты для обучения LoRA, DreamBooth и текстовых инверсий на своих картинках.
Микроскопическая VLM для edge-устройств: отвечает на вопросы об изображениях и распознаёт объекты на слабом железе.
Мощная мультимодальная модель, помещающаяся на телефоне: понимает изображения, документы и видео при крошечном размере.
Пионер открытых мультимодальных моделей: соединяет визуальный энкодер с LLM для ответов на вопросы об изображениях.
Инфраструктура реального времени для голосовых ИИ: WebRTC-транспорт для агентов, которые слышат и отвечают без задержек.
Официальный клиент Groq — самого быстрого API инференса: ответы моделей со скоростью сотен токенов в секунду.
Периферийный ИИ: SDK для запуска моделей On-Device на любых устройствах — телефонах, десктопах, встраиваемых системах.
Платформа запуска любых моделей локально: LLM, эмбеддинги, речь и мультимодальные модели с OpenAI-совместимым API.
Свободная замена OpenAI API локально: текст, изображения, аудио и эмбеддинги — без GPU и без отправки данных наружу.
LLM в одном исполняемом файле: веса, рантайм и веб-интерфейс упакованы в один бинарник — запуск на любой ОС без установки.
Гетерогенный инференс гигантских LLM: GPU считает внимание, CPU — остальное — запуск моделей с сотнями миллиардов параметров на домашнем железе.
Распределённый инференс LLM из устройств под рукой: несколько компьютеров, телефонов и одноплатников объединяются в кластер.
Контроль генерации LLM из Python: шаблоны с переменными, ветвлениями и валидацией — модель пишет ровно то, что нужно.
Официальный шаблон чат-бота от Vercel: Next.js, Vercel AI SDK, стриминг, авторизация и история — готовый фундамент продукта.
Фреймворк чат-интерфейсов для ИИ: стриминг, элементы сообщений, аутентификация и интеграция с любым бэкендом.
Быстрые веб-интерфейсы для ML-моделей: несколько строк Python — и у демо есть сайт с виджетами и API.
Открытый ИИ-агент AWS в терминале: помощь в коде, объяснение ошибок, генерация команд и автоматизация прямо в shell.
Продвинутый курс MLOps: от обучения моделей до тестирования, развёртывания и мониторинга в продакшне.