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Infrastruktur für rekursive Modelle der künstlichen Intelligenz

RLM wurde für rekursive Sprachmodelle entwickelt und ist eine Plug-and-Play-Inferenzbibliothek, die verschiedene Sandboxes unterstützt. Dieses Python-basierte Tool standardisiert komplexe Sprachmodellprozesse und erleichtert so die Integration in verschiedene Systeme.

Aktualisierungen

  • 2. August 2026: Sterne 4,987 → 5,343, neueste Version v0.1.3 (26. Juni 2026).

Was es bringt

  • Kontextverwaltung mit unendlicher Länge
  • Plug-and-Play-Architektur, die in einer Codeumgebung ausgeführt wird
  • Sichere Integration mit verschiedenen Sandbox-Umgebungen

Installation

Schnelle Installation
pip install rlms
Manuelle Installation
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv init && uv venv --python 3.12  # change version as needed
uv pip install -e .

Ausführung

Schneller Testlauf
make quickstart

Wenn Sie nicht programmieren

🤖 Fügen Sie dies in Ihren Agenten ein (Claude Code · Codex · Antigravity)

Erstellen Sie mithilfe der RLM-Bibliothek eine Struktur, die es dem Sprachmodell ermöglicht, Eingaben aufzuschlüsseln, zu analysieren und in sich selbst rekursive Aufrufe durchzuführen. Definieren Sie beim Instanziieren der RLM-Klasse die Konfiguration des Modells, das Sie als Backend verwenden, und ermöglichen Sie dem Modell, mit der Codeumgebung zu interagieren, um komplexe Aufgaben zu lösen.

Verwandte Begriffe aus dem Glossar

Für wen es gedacht istEs richtet sich an Entwickler, die komplexe Sprachmodellprozesse standardisieren und mit rekursiven Modellaufrufen arbeiten möchten.
LizenzMIT

Links

TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-06-18 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.