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Simulation menschlichen Verhaltens in KI-basierten Computeranwendungen

Normales ProduktProduktivitätNeuronale symbolische ProgrammierungNatürliche Sprachverarbeitung

Rabbit ist ein Forschungsprojekt, das darauf abzielt, Systeme zu entwickeln, die menschliches Verhalten in Computeranwendungen verstehen und simulieren können. Dieses System, bekannt als Large Action Model (LAM), verwendet neuronale symbolische Programmiertechniken, um verschiedene Anwendungen und die darauf ausgeführten Benutzeraktionen direkt zu simulieren. LAM erreicht eine vergleichbare Genauigkeit, Interpretierbarkeit und Geschwindigkeit wie modernste Methoden. Das Ziel ist die Unterstützung der Bereitstellung verschiedener KI-Assistenten und Betriebssysteme und die Gestaltung der nächsten Generation von natürlichsprachgesteuerten Konsumerlebnissen.

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LAM — Simulation menschlichen Verhaltens in KI-basierten Computeranwendungen

ShowUI — Ein visuell-sprachlich-handlungsbasiertes Modell für die visuelle GUI-Agenten-Steuerung.

PARTNR — Benchmark für Multi-Agenten-Taskplanung und -Inferenz

Fixie.ai — Entwicklung einer KI für natürliche, menschenähnliche Kommunikation in Echtzeit

Gemini Embedding Text-Einbettungsmodell — Gemini Embedding ist ein fortschrittliches Text-Einbettungsmodell, das über die Gemini API leistungsstarke Fähigkeiten zum Sprachverständnis bietet.

NeoBase — NeoBase ist ein Open-Source-KI-Datenbankassistent, mit dem Sie über natürliche Sprache mit Datenbanken interagieren können.

Klon — Klon ist ein humanoider Roboter mit der revolutionären künstlichen Muskeltechnologie Myofiber, der natürlich gehen kann.

mahilo — Eine universelle Plattform zur Integration von KI-Agenten verschiedener Frameworks, die Echtzeitkommunikation und menschliche Aufsicht unterstützt.

ViDoRAG — ViDoRAG ist ein dynamisches iteratives Inferenz-Agenten-Framework, das die visuelle Dokumentensuche mit der Generierung kombiniert.

IndexTTS — Industrielles, steuerbares und effizientes Zero-Shot Text-to-Speech-System

Raycast KI-Erweiterungen — Raycast präsentiert KI-Erweiterungen, die es ermöglichen, über natürliche Sprachbefehle mit Anwendungen auf dem Computer zu kommunizieren und Aufgaben auszuführen.

bRAG-langchain — Ein Open-Source-Projekt zum Erstellen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.

FlexHeadFA — Schneller und speichereffizienter präziser Aufmerksamkeitsmechanismus

VLM-R1 — VLM-R1 ist ein stabiles und universelles visuell-linguistisches Verstärkungsmodell, das sich auf visuelle Verständnisaufgaben konzentriert.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B ist ein 16B-Parameter-Mix-Expertenmodell, das mit dem Muon-Optimierer trainiert wurde und für die effiziente Spracherzeugung entwickelt wurde.

Moonlight — Moonlight ist ein 16B-Parameter-Mixture-of-Experts-Modell (MoE), das mit dem Muon-Optimierer trainiert wurde und hervorragende Leistung zeigt.

Kie.ai — Kie.ai integriert die DeepSeek R1 und V3 APIs und bietet sichere und skalierbare KI-Lösungen.

Halluzinations-Leaderboard — Ein Ranking, das verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) hinsichtlich ihrer Halluzinationen beim Zusammenfassen kurzer Dokumente vergleicht.

KET-RAG — KET-RAG ist ein wissensgraphbasiertes, retrieval-augmentiertes Generierungsframework für effizientes Dokumenten-Indexing und Antwortgenerierung.

Proxy — Proxy ist ein vollautomatischer KI-Assistent zur Erledigung alltäglicher Aufgaben.

DeepSeek Modell-Kompatibilitätsprüfung — Prüft, ob ein Gerät DeepSeek-Modelle unterschiedlicher Größe ausführen kann, und liefert eine Kompatibilitätsvorhersage.

rekursiv-pretraining — Vorbereiteter Code für ein großskaliges, tiefes rekursives Sprachmodell, das auf 4096 AMD-GPUs laufen kann.

Concierge KI — Interagiere auf natürliche Weise mit deinen Anwendungen und steigere so deine Effizienz und Benutzerfreundlichkeit.

Zyphra — Zyphra ist ein auf künstliche Intelligenz spezialisiertes Unternehmen, das Chatmodelle und zugehörige Dienste anbietet.

RAG-FiT — RAG-FiT ist eine Bibliothek zur Verbesserung der Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs), externe Informationen zu nutzen, indem speziell erstellte RAG-erweiterte Datensätze zum Feintuning des Modells verwendet werden.

s1-32B — s1 ist ein auf Qwen2.5-32B-Instruct feinabgestimmtes Inferenzmodell, das lediglich mit 1000 Beispielen trainiert wurde.

Site RAG — Eine Chrome-Erweiterung zum Stellen von Fragen auf Webseiten, mit Unterstützung für lokalen Betrieb und Vektorspeicher.

Qwen2.5-Max — Qwen2.5-Max ist ein groß angelegtes Mixture-of-Expert (MoE)-Modell, das darauf ausgelegt ist, die Modellintelligenz zu verbessern.

SCNet DeepSeek — DeepSeek ist ein intelligenter Chat-Assistent, der effiziente KI-basierte Dialogdienste bietet.

Xwen-Chat — Xwen-Chat ist eine Sammlung von großen Sprachmodellen, die sich auf chinesische Konversationen konzentrieren und verschiedene Modellversionen sowie Sprachgenerierungsdienste anbieten.