wshobson
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Place de marché de 94 plugins, 203 agents, 175 compétences et 109 commandes issus d'une source Markdown unique, utilisables nativement dans Claude Code, Codex CLI, Cursor et autres.
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Tag Déploiement · dépôts sélectionnés et analyses approfondies.
239 projets open source sélectionnés
google
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GoogleTest - Cadre de test et de moquerie Google. Intégration continue Nous utilisons les systèmes internes de Google pour une intégration continue.
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Une bibliothèque Python pour extraire des informations structurées à partir de texte non structuré à l'aide de LLM avec une mise à la terre précise et une visualisation interactive.
patchy631
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Tutoriels approfondis sur les LLM, les RAG et les applications d'agents d'IA du monde réel.
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Ouvrez une classe interactive multi-agents, obtenez une expérience d'apprentissage immersive et multi-agents en un seul clic.
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La plateforme commerciale la plus flexible au monde. À propos de Medusa Medusa est une plateforme commerciale dotée d'un cadre de personnalisation intégré qui vous permet de créer des applications commerciales personnalisées sans réinventer la logique commerciale de base.
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Transformations composables de programmes Python+NumPy : différenciation, vectorisation, JIT vers GPU/TPU, et plus encore.
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Votre assistant personnel d'IA ; facile à installer, à déployer sur votre propre machine ou sur le cloud ; prend en charge plusieurs applications de chat avec des capacités facilement extensibles.
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Vous aimez le pytorch ? Vous aimez Micrograd ? Vous aimez Tinygrad. Réseaux de neurones Il s'avère que 90 % de ce dont vous avez besoin pour les réseaux de neurones est une bibliothèque autograd/tensor décente.
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Exécutez GLM-5.2 (744 B MoE) sur une machine grand public de 25 Go de RAM, en C pur, sans dépôt, avec des experts diffusés à partir du disque. Petit moteur, immense modèle.
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Pré-entraînez et affinez TOUT modèle d'IA de TOUTE taille sur 1 ou plus de 10 000 GPU sans aucune modification de code.
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OpenDataLoader PDF convertit les PDF en Markdown, JSON avec boîtes englobantes et HTML pour les pipelines d'IA et de RAG, avec un OCR de plus de 80 langues en mode hybride IA.
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Semantic Kernel connecte le code de l'application aux modèles de langage, aux invites, aux outils, à la mémoire et aux flux de travail des agents.