Hyperpocket est un moteur d'inférence modulaire qui permet aux développeurs d'importer des grands modèles linguistiques pré-entraînés, de les convertir en formats optimisés et de les exécuter localement avec des dépendances minimales. Il prend en charge des techniques de quantification pour réduire la taille du modèle et accélérer la performance sur CPU et dispositifs ARM. Le framework expose des interfaces en C++ et Python, permettant une intégration transparente dans les applications et pipelines existants. Hyperpocket gère automatiquement l'allocation mémoire, la tokenisation et le batching pour assurer des réponses à faible latence cohérentes. Sa conception multiplateforme signifie que le même modèle peut fonctionner sous Windows, Linux, macOS et systèmes embarqués sans modification. Cela fait d'Hyperpocket un outil idéal pour la mise en œuvre de chatbots axés sur la vie privée, l'analyse de données hors ligne et des outils IA personnalisés sur du matériel Edge.

SegAgent est un cadre Python qui orchestre des agents d'IA pour effectuer une segmentation d'images sémantiques par interaction en langage naturel. En combinant la compréhension linguistique basée sur GPT avec le Segment Anything Model (SAM), il convertit les invites utilisateur — telles que « segmenter la région de la tumeur » ou « affiner autour des bords » — en masques précis. L’agent conserve le contexte conversationnel, supporte un raffinement itératif des résultats de segmentation et peut intégrer des modèles personnalisés ou des étapes de post-traitement. Il fournit une API extensible, des outils en ligne de commande et des exemples de notebooks Jupyter. SegAgent accélère les workflows d’annotation, réduit l’effort manuel de traçage et permet aux développeurs d’incorporer des capacités de segmentation conversationnelle dans des pipelines ou applications plus larges.