Maschinelles Lernen · GitHub

Die leistungsstärkste und modularste GUI, API und das Backend für Diffusionsmodelle mit einer Oberfläche aus Graphen und Knoten. Die schnellste lokale Inferenz-Engine der Welt.

• A visual node graph for building and reusing image, video, audio, 3D, and text workflows without code.
• Reusable subgraphs, workflow templates, App Mode, and a local API for integrating workflows into applications.

A 2.78-trillion-parameter Kimi K3 running inference on a single CPU in 8.24 GB of RAM. Portable C99: no BLAS, no framework, no GPU.

YuE2: moderne Musikgenerierung mit symbolischer Planung, Zero-Shot-Coverversionen und agentengestützter Musikbearbeitung.

• Lyrics + style → score → full song - Source recording → melody score → a new interpretation - Musical feedback → score, style, or lyric revisions → a new recording
• Listen and inspect the score - Hear zero-shot covers - Follow an editing conversation

Nicht-autoregressive System-1-Entscheidungs-Engine. Führt typisierte Auswahl-, Bewertungs- und Ja/Nein-Entscheidungen über beliebigen Text in einem einzigen Forward Pass aus, in über 100 Sprachen, mit einem Router, der für jede Anfrage den passenden Checkpoint auswählt.

LLMs mit einer einzigen YAML-Datei feinabstimmen. Layer-Streaming ermöglicht das Training eines 8B-Modells auf einer Laptop-GPU mit 4 GB.

ARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) – Leichtgewichtige, ausschließlich in Markdown verfasste Skills für autonome ML-Forschung: modellübergreifende Review-Schleifen, Ideenfindung und Experimentautomatisierung. Kein Framework, keine Anbieterbindung – funktioniert mit Claude Code, Codex, OpenClaw oder jedem LLM-Agenten.

• 📊 87 composable skills — mix and match, or chain into full pipelines (/idea-discovery, /auto-review-loop, /paper-writing, /research-pipeline). See full catalog →
• 🔍 Literature & novelty — multi-source paper search (Zotero + Obsidian + local PDFs + arXiv/Scholar) + cross-model novelty verification

Maschinelle Lernsysteme: Grundlagen, Skalierung, agentische KI und physische KI (Bände I–IV) • Harvard CS249r | https://mlsysbook.ai

Dive into Deep Learning: für chinesischsprachige Leser, ausführbar und diskutierbar. Die chinesische und die englische Ausgabe werden an mehr als 500 Universitäten in über 70 Ländern für die Lehre verwendet.

🤗 Transformers: das Framework zur Modelldefinition für State-of-the-Art-Modelle des maschinellen Lernens in Text, Vision, Audio und multimodal, für Inferenz und Training.

• High performance on natural language understanding & generation, computer vision, audio, video, and multimodal tasks.
• Low barrier to entry for researchers, engineers, and developers.

FinceptTerminal ist eine moderne Finanzanwendung mit erweiterten Marktanalysen, Investmentrecherche und Tools für Wirtschaftsdaten. Sie ermöglicht interaktive Erkundungen und datengestützte Entscheidungen in einer benutzerfreundlichen Umgebung.

12 Wochen, 24 Lektionen, KI für alle!

Inspect, visualize and intervene on any operation in any neural network. Capture every activation and gradient, the full computational graph and 800+ metadata fields without changing model code. Supports PyTorch, JAX, TensorFlow, MLX, PaddlePaddle and tinygrad. Validated on 6400+ models. Built for researchers and their AI agents.

📚 Papers und Tech-Blogs von Unternehmen, die ihre Arbeit zu Data Science und Machine Learning im Produktiveinsatz teilen.

Qlib ist eine KI-orientierte Plattform für quantitative Investments, die mithilfe von KI-Technologien die quantitative Forschung unterstützen soll – von der Ideenfindung bis zur Umsetzung in der Produktion. Qlib unterstützt verschiedene Paradigmen der ML-Modellierung, darunter überwachtes Lernen, die Modellierung der Marktdynamik und Reinforcement Learning (RL), und ist inzwischen mit https://github.com/microsoft/RD-Agent ausgestattet, um den F&E-Prozess zu automatisieren.

Offene Datenplattform für Analysten, Quants und KI-Agenten.

Der schnellste Weg zur KI-gestützten Full-Stack-Observability, auch für schlanke Teams.

• Real-Time - Per-second data collection and processing - Works in a beat – click and see results instantly
• Zero-Configuration - Automatic detection and discovery - Auto-discovers everything on the nodes it runs

Tensoren und dynamische neuronale Netze in Python mit starker GPU-Beschleunigung

Das KI-Framework Nr. 1 zum lokalen Erstellen von Lebensläufen, PDFs, Anschreiben und mehr – mit Unterstützung für über 100 LLMs.