Tomato

Ein Werkzeug zur Steganografie in natürlicher Sprache, das minimale Entropiekopplung zur verdeckten Verschlüsselung von Informationen nutzt.

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Tomato ist ein Proof-of-Concept-Steganografie-Tool, das den von ssokota bereitgestellten Minimal-Entropie-Kodierungsalgorithmus (MEC) verwendet. Das Tool versteckt Informationen (Ciphertext) durch die Verschmelzung der Wahrscheinlichkeitsverteilung der zu versteckenden Informationen mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung des Covertexts, der von einem großen Sprachmodell (LLM) generiert wird. Diese Kopplung minimiert die gemeinsame Entropie und stellt sicher, dass der steganografische Text (Covertext mit eingebetteten Informationen) die statistischen Eigenschaften natürlicher Sprache beibehält, wodurch das Auffinden der versteckten Informationen erschwert wird. Während des Decodierungsprozesses unterstützt das LLM durch kontextbezogene Interpretationen. Anschließend wird MEC verwendet, um die versteckten Informationen aus dem Covertext rückwärts zu entkoppeln. Dieses Verfahren stellt sicher, dass die versteckten Informationen nahtlos in den Text integriert werden können und später sicher und präzise abgerufen werden können, wobei das Risiko minimiert wird.

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Tomato — Ein Werkzeug zur Steganografie in natürlicher Sprache, das minimale Entropiekopplung zur verdeckten Verschlüsselung von Informationen nutzt.

Awesome-LLM-Nachtraining — Ein Tutorial-, Untersuchungs- und Leitfaden-Repository zu Methoden des Nachtrainings großer Sprachmodelle (LLM).

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.

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.

node-DeepResearch — Durchsucht und liest Webseiten kontinuierlich, bis eine Antwort gefunden wird (oder das Token-Budget erschöpft ist).

Dolphin R1 — Dolphin R1 ist ein Datensatz zum Trainieren von Inferenzmodellen mit 800.000 Beispielen.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B ist ein großes, quelloffenes Sprachmodell, dessen Leistung durch Reinforcement Learning verbessert wurde.