Papers with Code

Google Research ist ein führendes Zentrum zur Erforschung bahnbrechender Fortschritte in Wissenschaft und KI. Es bietet offenen Zugang zu einem riesigen Archiv von Forschungsarbeiten, Projektpräsentationen und Open-Source-Ressourcen in verschiedenen Bereichen wie maschinelles Lernen, Quantencomputing und Gesundheitswesen. Es ist eine unverzichtbare Plattform für Forscher, Entwickler und Enthusiasten, um an der Spitze der technologischen Innovation zu bleiben und deren realen Einfluss zu verstehen.

Fast.ai ist ein Forschungsinstitut, das sich zum Ziel gesetzt hat, Deep Learning für jedermann zugänglich zu machen. Es bietet kostenlose Kurse, eine Open-Source-Softwarebibliothek (fastai), Spitzenforschung und eine lebendige Community, um Programmierer aller Hintergründe zu befähigen, Deep-Learning-Praktiker zu werden.

Neuralhub ist eine kollaborative Plattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklung neuronaler Netze zu vereinfachen. Sie bietet eine integrierte Umgebung für KI-Enthusiasten, Forscher und Ingenieure zum Erstellen, Experimentieren und Teilen von Deep-Learning-Modellen, ausgestattet mit einem visuellen Builder und einer umfangreichen Bibliothek vorgefertigter Komponenten.

ApX Machine Learning ist eine Bildungsplattform für KI-Ingenieure und Studenten, die praktische Kurse, tiefgehende Anleitungen und Tools wie einen VRAM-Rechner anbietet. Sie konzentriert sich darauf, die Lücke zwischen KI-Theorie und realer Anwendung zu schließen und deckt alles von der LLM-Konstruktion bis zu den Hardware-Anforderungen ab.

Qdrant ist eine hochleistungsfähige, quelloffene Vektordatenbank und Ähnlichkeitssuchmaschine, die in Rust entwickelt wurde. Sie wurde konzipiert, um die nächste Generation von KI-Anwendungen anzutreiben, indem sie Milliarden von hochdimensionalen Vektoren effizient verwaltet und durchsucht. Mit fortschrittlichen Funktionen wie reichhaltiger Filterung, Payload-Speicherung und verschiedenen Quantisierungsmethoden ermöglicht Qdrant Entwicklern, skalierbare und kosteneffektive Lösungen für semantische Suche, Empfehlungssysteme und Retrieval Augmented Generation (RAG) zu erstellen.

Google Research ist ein führendes Zentrum zur Erforschung bahnbrechender Fortschritte in Wissenschaft und KI. Es bietet offenen Zugang zu einem riesigen Archiv von Forschungsarbeiten, Projektpräsentationen und Open-Source-Ressourcen in verschiedenen Bereichen wie maschinelles Lernen, Quantencomputing und Gesundheitswesen. Es ist eine unverzichtbare Plattform für Forscher, Entwickler und Enthusiasten, um an der Spitze der technologischen Innovation zu bleiben und deren realen Einfluss zu verstehen.

Fast.ai ist ein Forschungsinstitut, das sich zum Ziel gesetzt hat, Deep Learning für jedermann zugänglich zu machen. Es bietet kostenlose Kurse, eine Open-Source-Softwarebibliothek (fastai), Spitzenforschung und eine lebendige Community, um Programmierer aller Hintergründe zu befähigen, Deep-Learning-Praktiker zu werden.

Neuralhub ist eine kollaborative Plattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklung neuronaler Netze zu vereinfachen. Sie bietet eine integrierte Umgebung für KI-Enthusiasten, Forscher und Ingenieure zum Erstellen, Experimentieren und Teilen von Deep-Learning-Modellen, ausgestattet mit einem visuellen Builder und einer umfangreichen Bibliothek vorgefertigter Komponenten.

Kaggle ist die weltweit größte Online-Community für Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Praktiker. Als Teil von Google bietet es eine Plattform zum Erkunden von Datensätzen, Erstellen von Modellen in einer webbasierten Umgebung, zur Teilnahme an Machine-Learning-Wettbewerben und zum Zugriff auf Bildungsressourcen. Es bietet kostenlosen Zugang zu leistungsstarken Rechenressourcen, einschließlich GPUs und TPUs, und ist damit ein unverzichtbares Werkzeug für Anfänger bis hin zu erfahrenen Experten in den Bereichen KI und Datenwissenschaft.

Google AI ist ein umfassendes Ökosystem aus fortschrittlichen künstlichen Intelligenzmodellen, Werkzeugen und Forschungsinitiativen. Es umfasst die leistungsstarke Gemini-Modellfamilie, Entwicklerplattformen wie Vertex AI und Anwendungen in den Bereichen Kreativität, Produktivität und wissenschaftliche Entdeckung, die alle auf Sicherheit und Verantwortung ausgerichtet sind.

PyTorch ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das auf der Torch-Bibliothek basiert und für Anwendungen wie Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wird. Es bietet eine flexible, Python-first-Umgebung, die den Weg vom Forschungsprototypen zur Produktionsbereitstellung beschleunigt.

Unsloth ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek, die entwickelt wurde, um das Fine-Tuning von Großen Sprachmodellen (LLMs) drastisch zu beschleunigen. Sie ermöglicht ein bis zu 30x schnelleres Training bei bis zu 90% weniger Speicherverbrauch und macht so die fortgeschrittene Anpassung von KI-Modellen auf Standardhardware zugänglich.

TensorFlow ist eine von Google entwickelte End-to-End-Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie bietet ein umfassendes, flexibles Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, mit dem Forscher und Entwickler ML-gestützte Anwendungen erstellen und bereitstellen können. Von Anfängern bis zu Experten bietet TensorFlow intuitive High-Level-APIs für den einfachen Modellaufbau und leistungsstarke Low-Level-APIs für fortgeschrittene Forschung, die eine Bereitstellung auf Servern, Edge-Geräten und in Browsern ermöglichen.

Das Allen Institute for AI (AI2) ist ein gemeinnütziges Forschungsinstitut, das sich der Entwicklung bahnbrechender KI für das Gemeinwohl widmet. Es konzentriert sich auf die Schaffung wirklich quelloffener großer Sprachmodelle wie OLMo, umfassender Datensätze und spezialisierter KI-Tools, um die wissenschaftliche Forschung voranzutreiben und große globale Herausforderungen in Bereichen wie Klimawissenschaft, Naturschutz und Medizin anzugehen.

MindSpore ist ein Open-Source-KI-Computing-Framework für alle Szenarien, das für Entwickler und Datenwissenschaftler entwickelt wurde. Es bietet eine entwicklerfreundliche Erfahrung mit flexibler Bereitstellung in Cloud-, Edge- und Geräteumgebungen. Es zeichnet sich durch verteiltes Training für große Modelle aus und bietet spezielle Toolkits für wissenschaftliches Rechnen (AI4S), die eine hohe Leistung und Effizienz gewährleisten, insbesondere auf Ascend-Hardware.

Ein umfassender Ressourcen-Hub von Victor Dibia, einem führenden Forscher in Angewandtem ML und HCI. Er bietet Open-Source-KI-Tools wie AutoGen Studio und LIDA, tiefgehende Artikel, Forschungsarbeiten und Vorträge zu generativer KI, Multi-Agenten-Systemen und Mensch-Computer-Interaktion. Eine wertvolle Plattform für Entwickler, Forscher und KI-Enthusiasten.

Captum ist eine Open-Source-Bibliothek für Modellinterpretierbarkeit und Erklärbarkeit für PyTorch. Sie bietet hochmoderne Algorithmen, die Entwicklern und Forschern helfen zu verstehen, welche Merkmale die Vorhersagen eines Modells beeinflussen. Captum unterstützt multimodale Daten wie Text, Bild und mehr und erleichtert das Debuggen von Modellen, die Verbesserung der Transparenz und das Benchmarking neuer Interpretierbarkeitstechniken im PyTorch-Ökosystem.

Ludwig ist ein Low-Code, Open-Source Deep-Learning-Framework, das die Erstellung und das Training von benutzerdefinierten KI-Modellen vereinfacht. Mithilfe deklarativer YAML-Konfigurationen können Benutzer problemlos komplexe Modelle, einschließlich LLMs, für multimodales und Multi-Task-Lernen erstellen, ohne umfangreichen Boilerplate-Code schreiben zu müssen. Es ist auf Skalierbarkeit und Produktionsreife ausgelegt und integriert sich in beliebte Tools wie HuggingFace und MLFlow.

Das Bethge Lab ist eine führende KI-Forschungsgruppe an der Universität Tübingen, die sich auf die Schnittstelle von computergestützter Neurowissenschaft und maschinellem Lernen konzentriert. Ziel ist die Entwicklung von agentenbasierten KI-Systemen, die durch Inspiration aus dem menschlichen Gehirn zu autonomem, lebenslangem Lernen fähig sind. Das Labor produziert Open-Source-Modelle, Datensätze und wegweisende Forschung.