AI GitHub 저장소에서 최고의 저장소를 발견하세요 — 개인 AI 비서와 워크플로우 자동화 플랫폼부터 머신러닝 프레임워크, 오픈소스 코딩 에이전트, 모델 정의 도구까지, 개발자들이 일상 업무를 간소화하는 자원을 찾는 곳입니다: 지능형 비서를 구축하고, 워크플로우를 자동화하며, 머신러닝 모델을 개발하고, 소스 코드 협업을 관리합니다. AI 에이전트 빌더, AI 모델 및 LLM, AI 코딩 어시스턴트, 머신러닝 플랫폼 및 MLOps 및 모델 배포 등을 아우르는 314개의 AI GitHub 저장소을(를) 살펴보세요.
314개 도구
AI GitHub 저장소
GitHub 프로젝트로, 모든 대형 언어 모델(LLM)을 Jev 스타일의 의사결정 모델로 변환합니다. 추가 교육 없이 유형화된 결정과 실제 확률을 제공하여 의사결정 능력을 향상시키고자 하는 개발자에게 다재다능한 도구입니다.AnyJev는 GitHub 프로젝트로, 모든 대형 언어 모델(LLM)을 Jev 스타일의 의사결정 모델로 변환합니다. 추가 교육 없이 유형화된 결정과 실제 확률을 제공하여 의사결정 능력을 향상시키고자 하는 개발자에게 다재다능한 도구입니다.
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데모 프로젝트를 보여주는 공개 GitHub 리포지토리입니다. 개발자들이 AI 모델 및 도구의 개발에 기여하고 협력할 수 있도록 하여 그 기능과 성능을 향상시킵니다.claude-opus-5-5-demo는 데모 프로젝트를 보여주는 공개 GitHub 리포지토리입니다. 개발자들이 AI 모델 및 도구의 개발에 기여하고 협력할 수 있도록 하여 그 기능과 성능을 향상시킵니다.
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Qwen3.5에서 미세 조정된 System One 스타일 모델의 집합입니다. 이는 조정된 확률로 한 번의 입력으로 결정을 내리도록 설계되어, 효율적인 의사결정 프로세스를 제공합니다.Decider는 Qwen3.5에서 미세 조정된 System One 스타일 모델의 집합입니다. 이는 조정된 확률로 한 번의 입력으로 결정을 내리도록 설계되어, 효율적인 의사결정 프로세스를 제공합니다.
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AI 코딩 도구의 사용을 간소화하기 위해 설계된 데스크탑 애플리케이션입니다. 개발자에게 AI 모델을 효율적으로 관리하고 배포할 수 있는 통합 환경을 제공하여 생산성과 협업을 향상시킵니다.AI 매니저는 AI 코딩 도구의 사용을 간소화하기 위해 설계된 데스크탑 애플리케이션입니다. 개발자에게 AI 모델을 효율적으로 관리하고 배포할 수 있는 통합 환경을 제공하여 생산성과 협업을 향상시킵니다.
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구조화된 증거 기반 접근 방식을 간소화하기 위해 설계된 재사용 가능한 프롬프트를 제공합니다. 이 GitHub 리포지토리는 보안 연구자들이 작업 흐름을 개선하고 버그 발견 프로세스를 향상시키는 데 유용한 자원입니다.버그 바운티 헌팅 프롬프트는 구조화된 증거 기반 접근 방식을 간소화하기 위해 설계된 재사용 가능한 프롬프트를 제공합니다. 이 GitHub 리포지토리는 보안 연구자들이 작업 흐름을 개선하고 버그 발견 프로세스를 향상시키는 데 유용한 자원입니다.
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LLM이 작성한 작업별 하네스를 제공하는 GitHub 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 특정 작업에서 AI 모델 성능을 향상시키기 위해 선택적인 전체 궤적 보상 반영 및 GEPA 진화를 특징으로 합니다.JevHarness는 LLM이 작성한 작업별 하네스를 제공하는 GitHub 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 특정 작업에서 AI 모델 성능을 향상시키기 위해 선택적인 전체 궤적 보상 반영 및 GEPA 진화를 특징으로 합니다.
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Microsoft에서 개발한 1비트 대형 언어 모델(LLM)을 위한 공식 추론 프레임워크입니다. 이는 LLM의 효율적인 처리 및 배포를 가능하게 하여 성능과 자원 사용을 최적화합니다.BitNet은 Microsoft에서 개발한 1비트 대형 언어 모델(LLM)을 위한 공식 추론 프레임워크입니다. 이는 LLM의 효율적인 처리 및 배포를 가능하게 하여 성능과 자원 사용을 최적화합니다.
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선 감지, CTC 인식, 읽기 순서 및 마크다운 처리를 위해 설계된 빠른 CPU 기반 광학 문자 인식 도구입니다. 효율적인 텍스트 추출 기능을 찾는 개발자에게 이상적입니다.Indra OCR는 선 감지, CTC 인식, 읽기 순서 및 마크다운 처리를 위해 설계된 빠른 CPU 기반 광학 문자 인식 도구입니다. 효율적인 텍스트 추출 기능을 찾는 개발자에게 이상적입니다.
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llm-architecture-from-scratch는 Yeonwoo Sung이 만든 GitHub 저장소로, PyTorch를 사용하여 대형 언어 모델 아키텍처를 처음부터 구현하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 저장소는 LLM 구축 및 실험에 관심이 있는 개발자를 위한 포괄적인 모델 및 도구 모음을 제공합니다.
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Jev의 System-1과 호환되는 오픈 소스 의사 결정 모델로, ONNX Runtime을 통해 Node.js 및 TypeScript 환경에서 실행되도록 설계되었습니다. 구조화된 모델을 활용하여 의사 결정 프로세스를 용이하게 합니다.Laya는 Jev의 System-1과 호환되는 오픈 소스 의사 결정 모델로, ONNX Runtime을 통해 Node.js 및 TypeScript 환경에서 실행되도록 설계되었습니다. 구조화된 모델을 활용하여 의사 결정 프로세스를 용이하게 합니다.
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0.8B에서 27B 매개변수에 이르는 개방형 의사결정 모델을 제공하며, 각 옵션에 대한 보정된 확률을 제공합니다. 불확실할 때 간결한 생각을 생성하여 vLLM, llama.cpp 및 MLX의 엔진 역할을 합니다.StartLux-Decision은 0.8B에서 27B 매개변수에 이르는 개방형 의사결정 모델을 제공하며, 각 옵션에 대한 보정된 확률을 제공합니다. 불확실할 때 간결한 생각을 생성하여 vLLM, llama.cpp 및 MLX의 엔진 역할을 합니다.
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탈옥된 PS5에서 GGUF 모델을 실행할 수 있게 해주며, Qwen 3.8부터 시작합니다. 이 프로젝트는 llama.cpp를 활용하여 콘솔에서 모델을 네이티브로 실행할 수 있게 하여 PS5의 하드웨어를 AI 모델 추론에 활용하는 독특한 방법을 제공합니다.PS5LM은 탈옥된 PS5에서 GGUF 모델을 실행할 수 있게 해주며, Qwen 3.8부터 시작합니다. 이 프로젝트는 llama.cpp를 활용하여 콘솔에서 모델을 네이티브로 실행할 수 있게 하여 PS5의 하드웨어를 AI 모델 추론에 활용하는 독특한 방법을 제공합니다.
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지속적인 메모리 사용으로 강력한 추론 기능을 제공하는 다중 모달 모델입니다. O(N) 생성 및 O(1) 지속적 이력을 지원하여 개발자에게 효율적인 추론 및 평가 코드를 제공합니다.EdgeRock는 지속적인 메모리 사용으로 강력한 추론 기능을 제공하는 다중 모달 모델입니다. O(N) 생성 및 O(1) 지속적 이력을 지원하여 개발자에게 효율적인 추론 및 평가 코드를 제공합니다.
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고품질 텍스트 렌더링, 레이아웃 생성 및 효율적인 미세 조정을 위해 설계된 5B 매개변수 기본 DiT 모델입니다. 이는 AI 기반 이미지 처리 및 향상 작업에서 개발자와 연구자에게 강력한 도구로 작용합니다.MOSS-Image는 고품질 텍스트 렌더링, 레이아웃 생성 및 효율적인 미세 조정을 위해 설계된 5B 매개변수 기본 DiT 모델입니다. 이는 AI 기반 이미지 처리 및 향상 작업에서 개발자와 연구자에게 강력한 도구로 작용합니다.
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