Hyperpocket — модульный движок инференса, позволяющий разработчикам импортировать предварительно обученные большие языковые модели, преобразовывать их в оптимизированные форматы и запускать локально с минимальными зависимостями. Поддерживает техники квантования для сокращения размера модели и ускорения работы на CPU и ARM-устройства Hyperpocket автоматически управляет выделением памяти, токенизацией и пакетированием для обеспечения постоянной низкой задержки. Его мультиплатформенный дизайн означает, что одна и та же модель может работать на Windows, Linux, macOS и встроенных системах без изменений. Это делает Hyperpocket идеальным инструментом для реализации приватных чат-ботов, оффлайн-анализа данных и пользовательских AI-инструментов на периферийном оборудовании.

SegAgent — это фреймворк на Python, который управляет агентами ИИ для выполнения семантической сегментации изображений посредством естественного языка. Объединяя понимание языка на базе GPT с Segment Anything Model (SAM), он преобразует пользовательские подсказки — такие как «сегментировать опухолевую область» или «уточнить края» — в точные маски. Агент сохраняет контекст диалога, поддерживает итеративное уточнение результатов сегментации и может интегрировать пользовательские модели или шаги постобработки. Предоставляет расширяемый API, командные инструменты и примеры в Jupyter Notebook. SegAgent ускоряет процессы аннотирования, снижает ручной труд и позволяет разработчикам внедрять функции разговорной сегментации в более широкие конвейеры или приложения.