LLM・機械学習

filby89/spectre

発話の知覚を保つ3D表情再構成手法SPECTRE — SPECTREは動画から3D顔表情を再構成する際、発話の知覚情報を保持する手法の公式PyTorch実装です。FLAMEモデルを用い、EMOCAv2にも統合済み。著者らの新手法SMIRKはさらなる改良版として公開されています。

Official Pytorch Implementation of SPECTRE: Visual Speech-Aware Perceptual 3D Facial Expression Reconstruction from Videos

raphaelmansuy/edgequake

RustでGraph-RAGを1バイナリ＋Postgresで実現 — EdgeQuakeはLightRagに触発されたGraph-RAGエンジンで、文書を知識グラフ化して出典付きの回答を生成します。Rust製の単一バイナリとPostgresだけで動き、Ollamaやクラウド各種LLMを自由に選べるため、ローカル完結もクラウド利用も柔軟に構築できる点が特徴です。

EdegQuake 🌋 High-performance GraphRAG inspired from LightRag written in Rust; Transform documents into intelligent knowledge graphs for superior retrieval and generation

lostmsu/TurboGPT

CUDAで1分未満、超軽量GPT学習エンジン — CUDA C++で実装された、バイトレベルGPTを1分以内に学習できる超軽量トレーナーです。PyTorch等の大規模フレームワークに依存せず、チェックポイントやTensorBoard互換ログも備えた実用的な最小構成。GPU計算能力さえ分かればWindows/Linux双方でビルド可能で、GPT学習の内部動作を学びたい人や高速プロトタイピングに向いています。

Train a tiny GPT in under a minute (CUDA only)

stormj-UH/spivak-lean

Spivak微積分学を丸ごとLean 4で形式化 — Michael Spivakの名著『Calculus』第3版・第4版の全30章と付録9本の定義・定理・問題をLean 4で形式化したプロジェクトです。Spivak自身の独自定義（ε-δ論法や上下和積分など）を基点にMathlibの関数と同一視し、さらにeやπの超越性証明、Liouvilleの定理まで踏み込んでいる点が特徴で、形式化数学や解析学に関心のある人に刺さる内容です。

Michael Spivak's Calculus formalized in Lean 4: every theorem and every problem of all 30 chapters and 9 appendices, in both the 3rd and 4th editions

dchristopoulos/jev-aita

TypeSafeのJev、Reddit AITA判定でSonnet 5と対決 — TypeSafeの高速確率予測モデル「Jev」を、Sonnet 5・GPT-5 nano・ローカルLLMとともにReddit r/AmItheAssholeの770件の投稿で検証したベンチマークです。Brierスコアでは僅差でSonnet 5に次ぐ2位ながら、速度は6.3倍、コストは62倍安く、公式が主張する「40〜200倍高速」との差や、ロジスティック回帰による補正の公平性も検討しています。LLM評価の信頼性に関心がある人に有用です。

Benchmark of TypeSafe's Jev against Sonnet 5, GPT-5 nano and local LLMs on 770 Reddit AITA verdicts: Brier scores, latency and cost

ggml-org/llama.cpp

C/C++で動くLLM推論エンジンllama.cpp — GPUなしでも動作するC/C++製のLLM推論エンジンで、量子化により軽量な環境でも大規模モデルを実行できます。GGML基盤を使い、curl一発インストールやDocker対応、REST API提供など、ローカルLLM実行の事実上の標準として広く使われています。

LLM inference in C/C++

OpenBMB/MiniCPM-V

端末上で動くマルチモーダルAI「MiniCPM-V」 — 画像・動画・音声をローカル端末で処理できるマルチモーダルLLMシリーズです。最新のMiniCPM-V 4.7はMoE構成の35B-A3Bと軽量1Bを用意し、同規模のQwenモデルより高精度かつ高効率に動作するのが特徴です。オンデバイスで実用的な性能を実現した点が新しさです。

See, hear, and interact on your local devices.

google/magika

AIで数msに高精度なファイル種別判定 — Magikaは深層学習で約200種類以上のファイル形式を数MBの軽量モデルで99%精度判定するGoogle製ツールです。CPU単体でミリ秒単位の高速処理を実現し、GmailやDrive、VirusTotalなど大規模サービスで既に実運用されています。従来のmagic number判定に代わる新しい選択肢として注目されています。

Fast and accurate AI powered file content types detection

GantMan/nsfw_model

画像のNSFW判定をKerasで実現 — 60GB超のデータで学習したInception V3ベースのモデルで、画像をdrawings・hentai・neutral・porn・sexyの5分類に判定します。93%の精度を達成しており、NSFWコンテンツの自動フィルタリングをアプリに組み込みたい開発者に便利です。CLIやPythonから手軽に利用できます。

Keras model of NSFW detector

pytorch/pytorch

PyTorch：動的計算グラフのPython深層学習フレームワーク — NumPy感覚で使えるGPU対応テンソル計算と、テープ方式のautogradによる動的ニューラルネットワーク構築ができるライブラリです。Python-Firstな設計で命令的にモデルを書けるため、研究から実運用まで広く使われ、TensorFlowなどの静的グラフ系フレームワークとの差別化点になっています。

Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration

JEOresearch/EyeTracker

既存アルゴリズムを改良したPython製3D瞳孔トラッカー — Yuta Itoh氏の3D-Eye-Trackerの瞳孔検出アルゴリズムを簡略化・最適化したPythonプロジェクトです。瞳孔の楕円を検出し、頑健なモードと高速なライト版を備え、自作アイトラッキングカメラを作りたい人に向いています。

A lightweight and robust Python eye tracker

microsoft/BitNet

1ビットLLMを高速推論するMicrosoft公式フレームワーク — BitNet.cppはMicrosoftが公開する1ビットLLMの公式推論エンジンです。I2_S量子化によりCPU/GPU上でF16比最大2倍超の高速化を実現し、埋め込みモデルや音声認識エンジンVibeASR.cppにも展開されています。省メモリ・省電力でLLM推論を動かしたい開発者に最適です。

Official inference framework for 1-bit LLMs

tensorflow/tensorflow

Google発、機械学習のデファクト基盤 — Google Brainが開発したオープンソースの機械学習フレームワークです。研究から本番デプロイまでを一貫してカバーする柔軟なエコシステムを持ち、Python・C++の安定APIを提供します。長年の実績とコミュニティの大きさから、深層学習を学ぶ人から大規模分散学習を行う現場まで幅広く支持されています。

An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

infinitered/nsfwjs

ブラウザだけで完結するNSFW画像判定 — TensorFlow.jsを使い、サーバーに画像を送らずクライアント側だけで不適切画像を検出できるJSライブラリです。モデルサイズに応じて約90〜93%の精度を実現し、Node.jsやReact Nativeでも利用可能。プライバシーを保ちつつコンテンツ管理したい開発者に向いています。

NSFW detection on the client-side via TensorFlow.js

tbphp/gpt-load

複数AIサービスを一元管理するセルフホスト型ゲートウェイ — OpenAIやClaude、Geminiなど複数プロバイダのAPIキー・サブスクアカウントを一つの入口で束ね、負荷分散やフェイルオーバー、リクエストログ・使用量集計まで対応するGo製ゲートウェイです。複数の課金アカウントを組織的に運用したいチームや、LLM APIの可用性・コスト管理を自前で構築したい開発者に向いています。

Self-hosted AI gateway for multi-channel, multi-credential setups — API keys and subscription accounts, scheduling, failover, request logs and usage. 自托管 AI 网关：多渠道多凭据统一接入，含密钥与订阅账号、调度容错、日志与用量。

allenai/olmocr

PDFをLLM学習用にOCR変換するツール — PDFや画像文書を数式・表・手書き文字まで対応したクリーンなMarkdownに変換するツールキットです。7BパラメータのVLMを用いて複雑なレイアウトでも自然な読み順を再現し、100万ページあたり200ドル未満という効率でLLM学習データセット作成に活用できます。

Toolkit for linearizing PDFs for LLM datasets/training

parrt/dtreeviz

決定木の中身を“見える化”するライブラリ — 決定木やランダムフォレスト、XGBoost・LightGBMなどのモデルを直感的に可視化できるPythonライブラリです。単なる木構造の図示に留まらず、特徴量の分岐やデータ分布まで表示することでモデルの解釈を助けてくれるため、機械学習を学ぶ人やモデル診断を行うデータサイエンティストに特に役立ちます。

A python library for decision tree visualization and model interpretation.

General-Instinct/InstinctFlash

ロボティクスモデル専用の高速推論ランタイム — ロボット向けVLA/VLAモデルに特化した高性能サービングフレームワークです。Jetson ThorやRTX 4090/5090向けにFP8・Tritonカスタムカーネルを用いた専用エンジンを提供し、最大33.78倍の推論高速化を実現。Python/WebSocket両対応で8系列のロボティクスモデルを即実行できる点が特徴です。

High-Performance Serving Runtime for Robotics Models

ymcrcat/rgpu

MacでもCUDA不要、リモートGPUでPyTorchを動かす — CUDA非搭載のMacなどからPyTorchテンソル演算をリモートのNVIDIA GPUに透過的にオフロードできるツールです。専用deviceを使う簡単な方式と、既存のLinux CUDAバイナリをそのまま動かせるCUDAシム方式の2経路を提供し、ローカル開発環境を変えずに手元に無いGPUを活用できます。

Keep Python on your laptop. Run PyTorch operations and hold tensors on a remote GPU, including from a Mac with no CUDA installation.

grafana/o11y-bench

Grafanaスタックで試すLLMエージェントのSRE能力評価 — o11y-benchはHarborフレームワーク上に構築された、LLMエージェントの可観測性・SRE対応能力を測るオープンベンチマークです。Prometheus・Loki・Tempoを備えた実際のGrafanaスタックに対しエージェントを動かし、決定的チェックとルーブリック評価で採点、HTMLレポートやリーダーボード提出用の成果物を生成します。自前のエージェントやモデルを組み込んで比較できる点が特徴です。

Open benchmark on observability tasks built on Harbor

La5u/Parsimony

AIコーディングの「簡潔さ」を測るベンチマーク — AIエージェントがSWE-bench等の公開ベンチマークで生成したパッチを静的解析し、statementや呼び出しなどの「コーディング単位」の増減を数値化します。コードを実行せず公開データから誰でも再計算でき、タスクを解いた際に追加したコード量が少ないモデルほど上位にランクされる独自のリーダーボードを提供します。

Measures how much code AI coding agents add, from patches benchmarks already publish

Gestalt-Lab/jeff

ローカル推論で動く型付き判定モデル「Jeff 1」 — 自由文生成の代わりにラベルと確率を返す、型付き意思決定・ファクトチェック用オープンウェイトモデルです。Qwen3-4B向けLoRAアダプタとして構築され、クローズドなJev APIと互換性を保ちつつローカルで完結します。9,730件のファクトチェックデータでJev 1.13.0に匹敵する精度を実証しています。

Jeff 1 — local open-weight typed decision / fact-checking model (Jev-compatible)

piyushsachdeva/openobserve-demo

ユーザー単位で可観測性を持つセルフホストLLMチャット環境 — Ollama・LiteLLM Proxy・Open WebUIを組み合わせ、トークン数やレイテンシ、プロンプトキャッシュ挙動、呼び出しユーザーをOpenObserveで追跡できるセルフホスト型LLMチャットスタックです。RAG風のサポートチャットボット用サンプル知識ベースも含み、実運用に近いトレースを確認できます。マルチユーザーのローカルLLM運用を可視化したい人向けです。

PriorLabs/TabPFN

表形式データを一発推論する基盤モデルTabPFN — TabPFNは合成データで事前学習された基盤モデルで、データセットごとの再学習なしに1回の順伝播で表形式データの分類・回帰を行えます。最新のTabPFN-3.5は分布埋め込みと行間アテンションを採用し、少ないVRAMのGPUやCPUでも動作可能。GPUがなくてもTabPFN Clientで無料の推論サービスを利用できます。

⚡ TabPFN: Foundation Model for Tabular Data ⚡

Codium-ai/AlphaCodium

プロンプトではなくフローでコード生成精度を向上させる手法 — AlphaCodiumはCodiumAIによる論文の公式実装で、テストベースの多段階反復フローによりLLMのコード生成精度を高めます。CodeContestsデータセットでGPT-4のpass@5精度を19%から44%に改善し、リーダーボードではGPT-4oやClaude3 Opusも追跡しています。コード生成研究者に有用です。

Official implementation for the paper: "Code Generation with AlphaCodium: From Prompt Engineering to Flow Engineering""

mw00/project-maya

超大規模MoEモデルを自前GPUで動かすセルフホスト推論基盤 — Project Mayaは、最大748BパラメータのMoEモデルをNVIDIA/AMD、Linux/Windows問わず1枚から16枚のGPUで私的に動かせるツールです。推論エンジン、サーバー、ダッシュボード、OpenAI/Anthropic互換API、量子化ツールを備え、クラウドに頼らず大規模LLMを自前で運用したい人に向いています。

Project Maya - run GLM-5.3-Flash (321B MoE), DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (748B MoE) and MiniMax-M3.1-Flash (428B MoE) privately on your own GPU(s), from one card to 16, NVIDIA or AMD, Linux or Windows. Engine, server, dashboard, OpenAI- and Anthropic-compatible API, quant tools.

lyramakesmusic/neuron-explorer

Qwen3.5-4Bの全MLPニューロンを3Dで操作・探索するツール — Qwen3.5-4Bの全MLPニューロンをプロンプトごとに正負両方向へ操作し、全ロールアウト結果を3Dマップとして可視化します。ステア付きチャットやUMAP埋め込み、ClaudeをMCP経由で接続したエージェント探索も備え、解釈可能性研究者がニューロン単位の挙動を具体的に調べるのに役立ちます。

Steering-first neuron explorer for Qwen3.5-4B: push every MLP neuron, keep every rollout, browse the results

slee-persis/GVS5H

5体のQwen3.8を協調動作させフロンティアモデルに匹敵するコーディング精度 — 本リポジトリは、学習不要のゼロショット自己オーケストレーション手法を紹介しています。同一モデルの複数インスタンスが共有ファイルシステム上の計画・メモ・解答を介して問題を分解・協調します。LiveCodeBench Hardの100問で、オーケストレーションされたQwen3.8モデルはフロンティアモデルに匹敵する精度を低コストかつ単一GPUでも達成しており、推論時スケーリングに関心のある研究者に有用です。

GVS5H: Five Qwen3.8-27B Models Match Claude Fable 5 on LiveCodeBench Hard | Fable 5 Level Coding for a Fifth the Price - or on a Single GPU

nvidia-cosmos/cosmos-transfer2.5

NVIDIAの世界シミュレーションモデル、Cosmos 3へ移行 — Cosmos-Predict2.5を基盤に、複数の空間制御入力から高品質な世界シミュレーションを生成するモデルです。現在は開発が限定的となり、推論・予測・ドメイン転移を統合した次世代プラットフォームCosmos 3への移行が推奨されています。

Cosmos-Transfer2.5, built on top of Cosmos-Predict2.5, produces high-quality world simulations conditioned on multiple spatial control inputs.

phongdaot/MocapAnything

任意の骨格に対応する単眼動画モーションキャプチャ — MoCapAnything V2は、動画と参照骨格からBVH対応の関節回転をエンドツーエンドで直接推定するモーションキャプチャ手法です。特定の体型モデルに依存せず、人間だけでなく動物やオブジェクト、カスタムリグにも対応できる点が特徴で、従来の人間専用ツールでは難しい用途に有用です。

[SIGGRAPH ASIA 2026]: End-to-End Motion Capture for Arbitrary Skeletons