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210 Treffer für „Open Source AI“
Worum es geht AIMap ist ein Open-Source-Werkzeug von Bishop Fox für eine neue, sehr konkrete Sicherheitsfrage: Welche KI-Endpunkte stehen im Internet, obwohl sie dort nicht oder nicht ohne Schutz erreichbar sein sollten? …
Worum es geht AIMap ist ein Open-Source-Werkzeug von Bishop Fox für ein Problem, das in vielen Teams gerade unsichtbar waechst: KI-Infrastruktur steht im Netz, aber niemand hat sie sauber inventarisiert. Gemeint sind …
Worum es geht Dyad ist ein lokaler, quelloffener AI-App-Builder. Die Idee ist einfach: Statt eine App vollstaendig in einer gehosteten Plattform zu bauen, arbeitet man auf dem eigenen Rechner, nutzt Modelle nach Wahl und …
Worum es geht Laminar ist eine Open-Source-Plattform für Observability und Evaluation von AI-Agenten. Das Tool adressiert ein sehr konkretes Problem: Sobald ein Agent mehrere Schritte, Tools, Browseraktionen oder …
… Server, der viele LLM-Anbieter über ein einheitliches OpenAI-kompatibles Format ansprechbar macht. Was LiteLLM tatsächlich macht LiteLLM übersetzt Anfragen an verschiedene Provider, bietet Router- und Fallback-Logik, …
Worum es geht Jan ist eine Open-Source-Desktop-App, die eine ChatGPT-ähnliche Oberfläche für lokale Sprachmodelle bietet. Laut offizieller Website kann Jan Modelle lokal ausführen oder auf Wunsch mit Cloud-Modellen wie …
Worum es geht LocalAI ist ein Open-Source-Werkzeug für Teams, die KI-Funktionen lokal oder auf eigener Infrastruktur betreiben wollen. Es ist kein einzelnes Modell und kein Chatbot, sondern ein API-Server, der lokale …
Worum es geht Sim ist ein offener Workspace für AI-Agenten und Workflows. Die offizielle Seite beschreibt Sim als Umgebung, in der Teams Agenten bauen, deployen und verwalten können, mit 1.000+ Integrationen und …
Worum es geht AgentDiscover Scanner von Defend AI Tech Inc. ist ein Open-Source-Tool für ein Problem, das in vielen Teams unsichtbar waechst: Niemand weiss genau, welche AI-Agenten im eigenen Stack laufen, welche …
Worum es geht OpenSeeker-v2 ist ein am 5. Mai 2026 bei arXiv eingereichter Forschungsbericht zu KI-Suchagenten. Die zentrale Behauptung: Ein akademisches Team kann mit einfachem Supervised Fine-Tuning und sehr guten …
