Radio LLM

Plattform zur Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) mit Meshtastic-Netzwerken.

Normales ProduktProgrammierungPythonMeshtastic

radio-llm ist eine Plattform zur Integration großer Sprachmodelle (LLMs) mit dem Meshtastic-Mesh-Netzwerk. Sie ermöglicht es Nutzern im Mesh-Netzwerk, mit LLMs zu interagieren und prägnante, automatisierte Antworten zu erhalten. Darüber hinaus können Benutzer über das LLM Aufgaben ausführen, wie z. B. Notrufe absetzen, Nachrichten senden und Sensorinformationen abrufen. Derzeit wird lediglich ein Demo-Tool zur Notrufabwicklung unterstützt; weitere Tools sind in Zukunft geplant.

Zweiseitige Kommunikation: Zweiseitige Kommunikation zwischen Meshtastic und LLM.
Broadcast oder gerichtete Antworten: Unterstützung von allgemeinen Broadcasts oder Antworten an spezifische Ziele.
Automatische Nachrichtensegmentierung: Automatische Segmentierung langer Antworten (über 200 Zeichen).
Verwalten des Nachrichtenverlaufs: Speichern des Nachrichtenverlaufs für kontextbewusste Interaktionen.
Nodenspezifische Informationen: Nodenspezifische Informationen (z. B. Akkustand
Position) können in die Antworten einbezogen werden.
Tool-Nutzung: LLMs können Aufgaben basierend auf Eingabeaufforderungen ausführen.

Zielgruppe sind Entwickler und Technikbegeisterte
insbesondere solche
die sich für große Sprachmodelle und die Meshtastic-Netzwerkkommunikation interessieren. Das Produkt eignet sich für sie
da es eine integrierte Plattform bietet
um die Anwendung von LLMs in realen Kommunikationsnetzen zu erforschen und zu implementieren und so die Entwicklung einer automatisierten und intelligenten Kommunikation voranzutreiben.

Benutzer können über die Plattform im Notfall automatisch Notrufe absetzen.
Benutzer können Nachrichten senden und automatisierte Antworten vom LLM erhalten.
Benutzer können Informationen von Sensoren abrufen
die vom LLM verarbeitet und zurückgegeben werden.

1. Verbinden Sie das Meshtastic-Gerät über USB oder konfigurieren Sie den TCP-Zugriff.
2. Klonen Sie das Repository lokal und navigieren Sie zum Projektverzeichnis.
3. Installieren Sie die Abhängigkeiten.
4. Führen Sie das Hauptskript aus.
5. Interagieren Sie mit dem LLM über normale Nachrichten oder '/tool Ihre_Nachricht'.

Website öffnen

Radio LLM Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

474564576

Absprungrate

36.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

6.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:06:34

Radio LLM Besuchstrend

Radio LLM Geografische Verteilung der Besuche

Best AI Websites & Tools

Radio LLM

Radio LLM Neueste Verkehrssituation

Radio LLM Besuchstrend

Radio LLM Geografische Verteilung der Besuche

Radio LLM Traffic-Quellen

Radio LLM Alternativen

Radio LLM — Plattform zur Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) mit Meshtastic-Netzwerken.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) ist ein Framework zur Verbesserung der Inferenzleistung großer Sprachmodelle.

GibberLink — Zwei konversationale KI-Agenten wechseln nach gegenseitiger AI-Identifizierung auf ein auditives Protokoll zur Kommunikation.

Cliprun — Verwandeln Sie jede Webseite in eine Python-Programmierumgebung und führen Sie Code ohne Konfiguration aus.

smallpond — Ein leichtgewichtiges Datenverarbeitungsframework, basierend auf DuckDB und 3FS

Probly — Eine KI-gestützte Desktop-Client-Anwendung, die die Funktionen einer Tabellenkalkulation mit den Möglichkeiten der Python-Datenanalyse kombiniert.

Crawl4LLM — Ein effizientes Web-Crawling-Tool für das Pre-Training von LLMs, das sich auf das effiziente Sammeln hochwertiger Webdaten konzentriert.

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

LangGraph Multi-Agent Supervisor — Eine Python-Bibliothek zur Erstellung hierarchischer Multi-Agenten-Systeme basierend auf LangGraph.

Sprachtrainer — Steigern Sie Ihr Selbstvertrauen und Ihre Ausdrucksfähigkeit durch KI-basierte Gesprächsübungen – ideal für Vorstellungsgespräche, Debatten und Präsentationen.

Dria-Agent-α — Dria-Agent-α ist ein interaktives Framework für große Sprachmodelle (LLMs) basierend auf Python.

RAG über Excel-Tabellen — Mit LlamaIndex und IBMs Docling implementierte RAG-Technologie.

Tangent — Erkunden Sie die Leinwand des AI-Dialogs. Jeder Chat-Zweig ist ein Experiment, das zusammengeführt, verglichen und verworfen werden kann.

Ollama-OCR — Ein leistungsstarkes OCR-Tool (Optical Character Recognition)

AI-Datenanalyse-Multiagent — KI-gestütztes Multi-Agenten-System zur Datenanalyse

Semantic Kernel OpenAPI-Plugin — OpenAPI-Plugin für Semantic Kernel, unterstützt .NET und Python.

Sudoku-RWKV — Ein RWKV-Modell, das speziell für die Lösung von Sudoku-Rätseln entwickelt wurde.

Integral — Integral ist eine neue Desktop- und Mobile App für Experten-Communities und Organisationen, die Slack und Discord ablösen soll.

marimo — Die nächste Generation von Python-Notebooks

ComfyUI-GIMM-VFI — ComfyUI-basiertes Frame-Interpolationstool basierend auf GIMM-VFI

browser-use — Eine Open-Source-Bibliothek für die Webautomatisierung, die alle großen Sprachmodelle (LLMs) unterstützt.

Claude Vision Objekterkennung — Ein leistungsstarkes Python-Tool zur Objekterkennung und -visualisierung in Bildern mithilfe der Claude 3.5 Sonnet Vision API.

Data Formulator — KI-gestütztes Tool zur Datenvisualisierung

ComfyUI-MochiWrapper — ComfyUI-Wrapper für den Mochi-Videogenerator

joy-caption-batch — Ein Tool zur Erstellung beschreibender Titel für Bilddateien im Batch-Verfahren.

IBM Granite 3.0 Modelle — IBM Granite 3.0 Modelle – leistungsstarke KI-Sprachmodelle

AgentStack — Schnell robuste AI-Agenten-Projekte erstellen

Swarm — Framework zum Erstellen, Orchestrieren und Bereitstellen von Multi-Agenten-Systemen

rag-chatbot — Ein Chatbot, der lokal mit mehreren PDF-Dateien interagieren kann.

o1 — Erstellung von o1-artigen Inferenzketten mithilfe von Groq, OpenAI oder Ollama