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Awesome GitHub RepositoriesLocal System Execution
Executing LLM-generated code locally to perform operating system tasks.
Distinct from LLM-Driven: Focuses on the execution of generated code for system tasks rather than just the translation of natural language to code.
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Awesome Local System Execution GitHub Repositories
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- knownsec/aipyapp
knownsec/aipyapp
3,971Auf GitHub ansehenDieses Projekt ist ein Anwendungs-Framework und eine Ausführungsumgebung, die Large Language Models mit lokaler Systemausführung und externer Hardwaresteuerung integriert. Es fungiert als multimodaler Orchestrator, der Vision-, Sprach- und domänenexpertische Modelle innerhalb einer einzigen Verarbeitungsschleife koordiniert, um über verschiedene Datentypen hinweg zu schlussfolgern. Das Framework ermöglicht die autonome Codegenerierung und -ausführung, wodurch Sprachmodelle Python-Skripte über einen Code-Interpreter schreiben und ausführen können, um Betriebssystemaufgaben und Host-Software zu automatisieren. Es erweitert diese Fähigkeiten zudem auf physische Umgebungen durch eine Hardware-Automatisierungsschnittstelle, die Aktionen auf Mobiltelefonen und lokalen Netzwerkgeräten auslöst. Das System enthält zudem Pipelines für die automatisierte Dokumenten- und Multimedia-Analyse. Diese Werkzeuge verarbeiten lokale Dateien, um Text zu extrahieren und rechtliche Risiken in Verträgen zu identifizieren, sowie Gesang aus Videodateien zu extrahieren, um bereinigte, grammatikalisch korrigierte Textskripte zu erstellen.
Enables language models to generate and execute Python scripts locally to automate system-level tasks.
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