LLM

Fehler des KI-Schreibers während medizinischer Untersuchung hinterlässt Patienten…

Jeder baut LLM-Router, wir haben unsere eingestellt.

Kimi K3 Architektur-Notizen

Nativ — Führen Sie KI lokal auf Ihrem Mac aus

Ist Grep Alles, Was Sie Brauchen? Wie Agent-Harnesses Agentische Suche Umgestalten

Wie LLMs tatsächlich funktionieren | 0xkato

GitHub - chiennv2000/orthrus: Schneller, verlustfreier LLM-Inferenz durch…

Emotionale Konzepte und ihre Funktion in einem großen Sprachmodell

Nicholas Carlini - Black-hat LLMs | [un]prompted 2026 - YouTube

GitHub - arman-bd/guppylm: Ein ~9M Parameter LLM, das wie ein kleiner Fisch spricht.

Peinlich Einfache Selbst-Destillation Verbessert Code-Generierung

Show HN: 1-Bit Bonsai, die ersten kommerziell tragfähigen 1-Bit LLMs

GitHub - Pinperepette/snakebite: Erkennen Sie schädliche PyPI-Pakete mit heuristischer Analyse und LLM-gestützter Filterung, um Credentials aufzudecken

GitHub - jundot/omlx: LLM-Inferenzserver mit kontinuierlichem Batching und SSD-Caching für Apple Silicon — verwaltet über den Mac

GitHub - z-lab/paroquant: [ICLR 2026] ParoQuant: Paarweise Rotationsquantisierung für effiziente Inferenz von LLM-Reasoning

GitHub - EricLBuehler/mistral.rs: Schnelle, flexible LLM-Inferenz

GitHub - aiming-lab/SimpleMem: SimpleMem: Effiziente Langzeitgedächtnis für LLM-Agenten

Bedingtes Gedächtnis durch skalierbare Suche: Eine neue Achse der Sparsität für große Sprachmodelle

GitHub - google/langextract: Eine Python-Bibliothek zur Extraktion strukturierter Informationen aus unstrukturiertem Text unter Verwendung von LLMs mit Präzision

GitHub - bolt-foundry/gambit: Agentenrahmenwerk zum Erstellen, Ausführen und Überprüfen von LLM-Workflows

Rekursive Sprachmodelle

LLM-Gedächtnis neu denken: Die Nutzung von Kontext als Trainingsdaten entsperrt Modelle, die im Testzeitpunkt lernen

Wir haben Claude dazu gebracht, ein Open-Source-LLM zu feinabzustimmen.

GitHub - NevaMind-AI/memU: Speicherinfrastruktur für LLMs und KI-Agenten

GitHub - DGoettlich/history-llms: Informationshub für unser Projekt zur Schulung der größten möglichen historischen LLMs.

LLMRouter - LLMRouter

Grundlagen des Aufbaus autonomer LLM-Agenten Dieser Aufsatz basiert auf einem Seminar-Technischen Bericht aus dem Kurs Trends in Autonomous Agents: Advances in Architecture and Practice, der an der TUM angeboten wird.

Wir stellen Olmo 3 vor, unsere nächste Familie vollständig offener, führender Sprachmodelle.

A2UI wird zu A2UI.

GitHub - GibsonAI/Memori: Open-Source-Speicher-Engine für LLMs, KI-Agenten & Multi-Agenten-Systeme

Ich beginne, mir die Gewohnheit anzueignen, alles (Blogs, Artikel, Buchkapitel, ...) mit LLMs zu lesen.

Ein Million-Schritt-LLM-Aufgabe mit null Fehlern lösen

eurollm.de

Wie man konsistente Klassifizierung von inkonsistenten LLMs erhält?

Stanfords KURSE SIND KOSTENLOS [2024 & 2025] ❯ CS230 - Deep Learning...

PaddleOCR-VL: Verbesserung der mehrsprachigen Dokumentenverarbeitung durch ein 0,9 Milliarden Parameter umfassendes, ultra-kompaktes Vision-Sprache-Modell

Mein Trick für konsistente Klassifizierung von LLMs

EU-gefördertes TildeOpen LLM liefert europäischen Durchbruch bei KI für mehrsprachige Innovation | Gestaltung der digitalen Zukunft Europas

RAGLight

KI-Engineering-Hub

dots.ocr: Mehrsprachige Dokumentenlayout-Analyse in einem einzigen Vision-Sprache-Modell

RAGFlow

LoRAX: Multi-LoRA-Inferenzserver, der auf Tausende feinabgestimmter LLMs skaliert

Das LLM Red Teaming Framework

A-MEM: Agentische Speicher für LLM-Agenten

Apertus 70B: Wirklich offen - Schweizer LLM von ETH, EPFL und CSCS

Menschenschicht

DSPy

Tiledesk Design Studio

Ein Großes Sprachmodell (Von Grund Auf) Bauen

Sprechend

CS294/194-196 Agenten für große Sprachmodelle | CS 194/294-196 Agenten für große Sprachmodelle

Papiere automatisch mit LLMs annotieren

Llama-Scan: PDFs in Text umwandeln mit lokalen LLMs

LangExtract Langextraktion

+1 für "Kontext-Engineering" statt "Prompt-Engineering"

Das Rennen um den kognitiven Kern von LLM

Routine: Ein Strukturplanungsrahmen für ein LLM-Agentensystem im Unternehmen

SymbolicAI: Eine neuro-symbolische Perspektive auf LLMs

Richter entscheidet, dass das Training von KI an urheberrechtlich geschützten Werken eine faire Nutzung ist, Agentic Biology entwickelt sich weiter, und mehr...

Schön - mein Vortrag über meine KI-Startup-Schule ist jetzt online!

Schön - mein Vortrag über meine AI-Startup-Schule ist jetzt online! Kapitel: 0:00 Es ist wohl fair zu sagen, dass sich Software wieder grundlegend verändert.

Nanonets-OCR-s – OCR-Modell, das Dokumente in strukturiertes Markdown umwandelt

[2505.24864] ProRL: Verlängertes Verstärkungslernen erweitert die Denkgrenzen großer Sprachmodelle

Meine skeptischen KI-Freunde sind alle verrückt · The Fly Blog

Ask HN: Welches ist das beste LLM für Consumer-Hardware?

Show HN: AutoThink – Verbessert die Leistung lokaler LLMs durch adaptive Vernunft

Zeige HN: Mein LLM-CLI-Tool kann jetzt Tools ausführen, entweder aus Python-Code oder Plugins.

Wie man ein LLM mit Ihren persönlichen Daten trainiert: Vollständige Anleitung mit LLaMA 3.2

LLMs verlieren sich in mehrstufigen Gesprächen

GitHub - HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models: Offizielles Code-Repository für das O'Reilly-Buch - 'Hands-On Large Language Models'

GitHub - humanlayer/12-factor-agents: Welche Prinzipien können wir verwenden, um LLM-gestützte Software zu erstellen, die tatsächlich gut genug ist, um eingesetzt zu werden?

DeepSeek-R1 fördert durch Verstärkungslernen das Denken in Sprachmodellen | Nature

Ein Grundmodell zur Vorhersage und Erfassung der menschlichen Kognition | Nature

Große Sprachmodelle sind in der Lage, emotionale Intelligenztests zu lösen und zu erstellen | Kommunikationspsychologie