Thinking Claude est une approche pour interagir avec Claude qui met en avant la profondeur de son processus de raisonnement. Elle se concentre sur l'expérience du fascinant processus de pensée intérieure de Claude lors des tâches et conversations quotidiennes. Contrairement à d'autres méthodes qui mettent l'accent sur les benchmarks ou les percées mathématiques, cette approche encourage les processus de pensée détaillés et l'exploration, rendant l'interaction avec l'IA plus perspicace et engageante. L'objectif est d'améliorer la qualité des interactions quotidiennes en révélant comment Claude aborde les problèmes étape par étape.

OpenNARS repose sur les principes de la Logique Non-Axiomatique, permettant au système d'effectuer déduction, induction et abduction en utilisant des paires de valeurs de vérité qui reflètent l'incertitude. Il maintient une mémoire basée sur l'expérience des déclarations et recrute dynamiquement des règles d'inférence en fonction des ressources disponibles, garantissant des performances robustes en temps réel. Le mécanisme de révision des croyances de l'engin met à jour la confiance à mesure que de nouvelles informations arrivent, améliorant la précision des décisions. Les développeurs peuvent intégrer OpenNARS via les SDK fournis en Java, C++, Python, JavaScript, Dart ou Go, et le déployer sur des postes de travail, serveurs, appareils mobiles ou systèmes embarqués. Les applications typiques incluent la robotique cognitive, les agents autonomes et les tâches complexes de résolution de problèmes où l'apprentissage adaptatif et la gestion efficace des connaissances sont essentiels.

Le backend LangGraph-GUI est un service open-source FastAPI qui alimente l'interface graphique LangGraph. Il gère les opérations CRUD sur les nœuds et arêtes du graphe, orchestre l'exécution des workflows pour divers modèles linguistiques, et retourne des résultats d'inférence en temps réel. Le backend supporte l'authentification, la journalisation et l'extensibilité via des plugins personnalisés, permettant aux utilisateurs de prototyper, tester et déployer des workflows complexes de traitement du langage naturel en mode paradigme visuel tout en conservant un contrôle total sur les pipelines d'exécution.

SuperDuperDB est une plateforme qui améliore les capacités d'intégration de l'IA avec les bases de données. Elle permet aux développeurs de déployer, gérer et traiter des modèles d'IA directement dans leur environnement de données à l'aide de commandes Python simples. SuperDuperDB facilite l'inférence en temps réel et l'entraînement des modèles sans avoir besoin d'ingestion ou de prétraitement supplémentaires. De plus, elle intègre parfaitement les API d'IA, offrant une expérience sans faille pour étendre et déplacer des projets d'IA à travers différents environnements.