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HyperLight — HyperOS3向け高光(ハイライト)エフェクト補完モジュール
Mobile

HyperLight — HyperOS3向け高光(ハイライト)エフェクト補完モジュール

2025/12/17

HyperLightは、Xposed(LSPosed)上で動作するHyperOS 3向けモジュールで、ホーム画面、通知パネル、コントロールセンターの「高光(ハイライト)ぼかし」エフェクトを統一的に補完します。影の有効化やアイコン色のカスタマイズ(ライト/ダーク/システム追従)をサポートし、視覚的一貫性と微細なUI改善を提供します。対応はHyperOS 3.x、ターゲットAndroid 16です(モジュール版1.0.0)。

AndroidXposedHyperOS
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JunoYi — 钧逸后台管理フレームワーク(開発中)
Library

JunoYi — 钧逸后台管理フレームワーク(開発中)

2025/12/17

JunoYiはJava 21とSpring Boot 3.2を基盤にした一体型の企業向けバックエンド管理フレームワークです。MyBatis Plusを採用して永続化を簡素化し、共通モジュールやドキュメントを含む構成で、MITライセンスの下で公開されています。現在開発中の段階で、コードベースは軽量ながら、拡張性や実務的な要求に応えるためのベース設計が伺えます(約300字)。

JavaSpring BootMyBatis Plus
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Lanhu MCP サーバー — チーム知識を共有するMCP対応サーバー
AI/ML

Lanhu MCP サーバー — チーム知識を共有するMCP対応サーバー

2025/12/17

Lanhu MCP は、AIアシスタント間でチームの知識を共有し、AI IDEの「コンテキスト孤島」を打破することを目的とした MCP(Model Context Protocol)対応サーバーです。Python(3.10+)で実装され、FastMCP による高速なプロトコル互換性を備え、Docker や環境変数ファイルも用意されています。チーム開発での要求分析効率向上やAIツールの連携基盤として設計されています(約300字)。

MCPチームコラボAI連携
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LLM 面接質問と回答ハブ
AI/ML

LLM 面接質問と回答ハブ

2025/12/17

このリポジトリは、100件以上の大規模言語モデル(LLM)に関する面接質問と回答を体系的に集めたリソースです。基礎概念、モデルアーキテクチャ、ファインチューニング、推論・デプロイ、評価・安全性、プロンプト設計など面接で問われやすいトピックをカバーしており、短時間での復習や面接準備、教育資料のベースとして利用できます。Markdown形式で整理されており、軽量で拡張しやすい点が特徴です。

LLM面接対策NLP
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LLMs-local — ローカルで動かすための LLM ツール集
AI/ML

LLMs-local — ローカルで動かすための LLM ツール集

2025/12/17

本リポジトリは「ローカル環境で大型言語モデル(LLM)を実行するためのプラットフォーム、推論エンジン、ユーザーインターフェース、モデル、ベンチマークなど」を体系的にまとめたキュレーションリストです。オフライン実行やプライバシー確保、低遅延推論を目的としたツールやリソースへの導線を提供し、セットアップや最適化に関する情報収集を効率化します。個人の実験環境からオンプレミス運用まで幅広く活用可能なリンク集として機能します(約300字)。

LLMローカル実行ツール集
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LowLevelBanana — Nano Banana Pro の低レベル視覚総合評価
AI/ML

LowLevelBanana — Nano Banana Pro の低レベル視覚総合評価

2025/12/17

本リポジトリ「LowLevelBanana」は、Huazhong University of Science and Technology の研究グループによる論文/プロジェクト資料で、提案モデル「Nano Banana Pro」を低レベル視覚(Low-Level Vision)分野のオールラウンダーとして評価した総合的なベンチマークをまとめたものです。14種類の低レベルタスクと40個のデータセットを対象に、モデルの汎化性・性能限界・タスク横断的な強みを体系的に検証しています。README とアセット画像、ライセンスを含む簡潔なリポジトリ構成で、論文リンクやプロジェクトページへ誘導します。研究成果の俯瞰や比較検討、今後の実装/拡張の出発点として有用です。(約300字)

低レベル視覚ベンチマークデータセット
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mimo2api — 小米 Mimo AI を OpenAI 互換 API に変換するツール
AI/ML

mimo2api — 小米 Mimo AI を OpenAI 互換 API に変換するツール

2025/12/17

mimo2api は、小米(Xiaomi)の Mimo AI を OpenAI 準拠の API として利用できるように変換する軽量なプロキシ/ラッパーです。Go で実装され、複数プラットフォーム向けの事前ビルドバイナリがリリースされており、手元のアプリケーションから OpenAI 互換のエンドポイントへリクエストを投げるだけで Mimo のモデルを利用できることを目指しています。シンプルな導入手順と低依存性でローカルやサーバで手早く立ち上げられます。

AI/MLOpenAI互換Go
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MonitorSur — Windows向け高度ネットワークモニタ
Security

MonitorSur — Windows向け高度ネットワークモニタ

2025/12/17

MonitorSurは、Windows上で動作するC#製の高度なネットワーク監視・管理ツールです。プロセスごとのネットワーク接続をリアルタイムに可視化し、ファイアウォールのルール管理や接続の切断といった操作を直感的なGUIで行えます。軽量でモダンなUI(WinFormsベース)を備え、管理者権限が必要な操作やOS APIへの直接アクセスを通じて精度の高い情報取得を行います。MITライセンスで配布されています。

ネットワークモニタリングC#
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nmoe:NVIDIA B200向け Mixture-of-Experts トレーナー
AI/ML

nmoe:NVIDIA B200向け Mixture-of-Experts トレーナー

2025/12/17

NVIDIA Blackwell B200(sm_100a)を強くターゲットにした意見志向のMixture-of-Experts(MoE)トレーニング実装。専門家(expert)間の重いall-to-all通信を排し、RDEP(直接ディスパッチ/リターン)でCUDA IPC(ノード内)とNVSHMEM(ノード間)を使ってエキスパート並列を実現。高速化とメモリ効率を狙う一方で、B200専用・テンソル並列は未採用というトレードオフを取っている点が特徴。300字程度の要約。

MoENVIDIACUDA
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obsidenc — パラノイア級 Rust 暗号ユーティリティ
Security

obsidenc — パラノイア級 Rust 暗号ユーティリティ

2025/12/17

Rustで書かれた「パラノイア級」暗号化ユーティリティ。ディレクトリを圧縮せずにtar化してから、パスワード由来の鍵(Argon2idに基づくKDF、RFC 9106に沿った設計)で暗号化し、AEAD(XChaCha20-Poly1305)で整合性と機密性を確保します。設計・パラメータの考察は ANALYSIS.md に詳述されており、安全性重視のワークフローを提供することを目指しています。(約300字)

RustEncryptionAEAD
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OpenSandbox — 汎用AIサンドボックスプラットフォーム
AI/ML

OpenSandbox — 汎用AIサンドボックスプラットフォーム

2025/12/17

OpenSandboxは、LLM(大規模言語モデル)を使うアプリケーション向けの汎用サンドボックス基盤です。マルチランゲージのSDK(Python、Java、TypeScript等)と統一されたサンドボックスプロトコルを提供し、コマンド実行、ファイル操作、コード実行、ブラウザ操作、Agent実行などの機能を安全かつ抽象化されたランタイムで扱えるようにします。プラグイン化・拡張性を重視し、異なる環境や言語から同一のインターフェースでAIの外部能力を呼び出せる設計を目指しています(約300字)。

SandboxAILLM
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PNGステガノグラフィーツール
Security

PNGステガノグラフィーツール

2025/12/17

本リポジトリは、PNG画像に対してAES-256-GCMで暗号化した任意ファイルをLSB(最下位ビット)ステガノグラフィーで埋め込む軽量なツールを提供します。PBKDF2(100,000回)による鍵導出と認証付き暗号を組み合わせ、機密性と改ざん検出を両立。Python製でクロスプラットフォーム対応を想定し、シンプルな単一スクリプト構成により導入や解析が容易です。実験や教育、軽量な機密データ隠蔽用途に適しています。

ステガノグラフィ暗号化Python
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