GitHub projects

Practical principles for building controllable LLM applications around deterministic software.

AI conversations that remember context ☆3,783

Fully open reproduction of DeepSeek-R1

a lean, efficient, and easy-to-hack codebase to research LLMs.

LLM inference in C/C++.

Playwright wrapper for a stealth-patched Firefox 150 binary. Drop-in replacement returning native Playwright Browser objects, fingerprint spoofing in the C++ source. !GitHub Repo stars

Clean, minimal, accessible reproduction of DeepSeek R1-Zero

Cursor Free VIP — сбросить Machine ID в Cursor. Инструмент снимает все лимиты пробного периода и открывает полноценный

International Conference on Machine Learning

Helios: открытая 14B-модель генерирует видео длиной больше 60 секунд со скоростью 19,5 FPS на одной H100 Исследователи из Пекинского университета и ByteDance выпустили Helios — открытую 14B-модель, которая генерирует видео в реальном времени - 19,5 кадров в секунду, длительностью больше минуты.

История одного разочарования.

libraries Еще одна интересная библиотека. В этот раз со всякими интерпретируемыми ML моделями. imodels - sklearn-st

Сегодня из интересного: лаба Prime Intellect выпустила своего CLI-агента типо клод кода, и назвали Prime Agent Туда мож

Why you should work on AI AGENTS!

Четвёртого дня зарелизился проект d7vk , в котором реализован Direct3D 7, работающий поверх Vulkan.

Привет всем!

Stacked Generalization Paper

<a name="ga" />

A high-level guide to managing data science teams and projects.

An inference and serving engine for language models.

A concrete implementation of durable execution, retries, and human approval for an agent workflow.

Python scraper based on AI ☆29,997

Generative AI framework built for researchers and PyTorch developers working on Large Language Models (LLMs), Multimodal Models (MMs), Automatic Speech Recognition (ASR), Text to Speech (TTS), and Computer Vision (CV) domains.

Self-hosted general-purpose agent with durable identity and memory, reviewed self-modification, specialist subagent swarms, and desktop or headless operation. !GitHub Repo stars

Snyk

snyk.io

Snyk - нейросеть для проверки кода на наличие уязвимостей. Сервис находит и устраняет уязвимости в системе безопасности, неправильную конфигурацию инфраструктуры и проблемы с качеством кода в ваших проектах на ранних этапах жизненного цикла разработки. Нейросеть опирается на точную и современную базу данных уязвимостей.

NSFWJS

nsfwjs.com

Indecent content checker with TensorFlow.js

AI Experiments AI Reviews: Use Cases, Pricing & Alternatives

futurepedia.io

Explore AI's potential with interactive, open-source experiments.

NannyML

bit.ly

Python library capable of fully capturing the impact of data drift on performance. Allows estimation of post-deployment model performance without access to targets.

scikit-learn

scikit-learn.org

A Python module for machine learning built on top of SciPy.

Glimpse

glimpse.sh

Catch Bugs Early with Instant GitHub Pull Request Previews

Cursor

cursor.so

Write, edit, and chat about your code with a powerful AI.

Kaggle

kaggle.com

DrivenData

LlamaIndex

docs.llamaindex.ai

Data ingestion, indexing, retrieval, and agent workflows.

️ Полезный список лучших инструментов, чтобы запускать мощные LLM полностью бесплатно и локально на своём ноутбуке. Сейч

Rube связывает AI-чаты с 600+ приложениями для автоматизации задач: почта, тикеты, базы данных. Для команд и индивидуальных пользователей.

Vida — проактивный ИИ-агент, который предугадывает желания и закрывает задачи до того, как вы успеете их сформулировать.

Deep Learning nvidia concepts

A searchable registry of MCP servers to help LLM agents find the right tools.

GPU Per Hour

gpuperhour.com

Real-time GPU cloud price comparison across 30+ providers.

Daily ML news.

MCP — не production-ready.

Конструктор сценариев в RetailCRM и при чем тут Temporal [Часть 1] В последнем релизе RetailCRM мы запустили раздел Сценарии.

AI-тарификация.

Дифференциал парсеров»: как разница в обработке входных данных ведет к уязвимости Исследование со сложным названием «дифференциал парсеров» несет простую идею: если в системе два и более обработчика (например, JSON или YAML) по-разному обрабатывают одни и те же данные, то жди беды.

Лентяям на заметку: как писать текст голосом — бесплатно?

https://www.weco.ai/blog/first-evidence-of-recursive-self-improvement

Free HTML version

vida