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This is an MCP (Model Context Protocol) server that connects your Limitless Pendant data to AI tools like Claude, Windsurf, and others via the Limitless API. It lets AI apps and agents interact with y
BeeMCP: an unofficial Model Context Protocol (MCP) server that connects your Bee wearable lifelogger to AI via the Model Context Protocol
An MCP server enabling AI assistants to search and analyze pharmaceutical data through Cortellis. Features comprehensive drug search and ontology exploration.
Sensei MCP is a Model Context Protocol (MCP) server that provides expert guidance for Dojo and Cairo development on Starknet.
MCP servers for Protein Data Bank, ChemBL, and other life science data (WIP), with Ollama client for local testing.
A Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants like Claude to check software end-of-life (EOL)
This implementation follows the official MCP specification, including proper message framing, transport layer implementation, and complete protocol lifecycle management. It provides a foundation for b
Lovart 全球首个设计 Agent 体验 Lovart 的三个特点： 一、全链路设计和执行，一句话搞定 以前的文生图工具，它们所提供的任务是“生成图片”这一环。 而设计 Agent，则像一位“设计执行官”，覆盖从创意拆解到专业交付的整个视觉流程。 从意图拆解 → 任务链 → 最后成品，一句话全搞定。 单次可以执行上
昆仑万维正式开源（17B+）Matrix-Game大模型，即Matrix-Zero世界模型中的可交互视频生成大模型。Matrix-Game是Matrix系列在交互式世界生成方向的正式落地，也是工业界首个开源的10B+空间智能大模型，它是一个面向游戏世界建模的交互式世界基础模型，专为开放式环境中的高质量生成与精确控制而设计。 空间智能作为AI时代的重要前沿技术，正在重塑我们与虚拟世界的
拥有20 多年经验的无与伦比的生命科学专业知识 信任与合规：轻松实现审计准备。 数据洞察与控制：可操作的洞察，以更快地做出决策。 内容管理：控制集成、合规协作。
Terray Therapeutics 拥有一批高质量的实验数据，想要进一步训练自己的小分子化学基础模型，用生成式 AI 来解决复杂的药物发现问题，但稀缺的计算资源是他们面临的一大障碍。英伟达承诺，将为 Terray 提供 NVIDIA DGX™ Cloud 平台，利用 NVIDIA AI 软件堆栈和 NVIDIA 的全栈计算专业知识，协助 Terray 优化和扩展其基础模型的开发。
AnimeGamer 是基于多模态大型语言模型（MLLM）构建的，可以生成动态动画镜头和角色状态更新，为用户提供无尽的动漫生活体验。它允许用户通过开放式语言指令与动漫角色互动，创建独特的冒险故事。该产品的主要优点包括：动态生成与角色交互的动画，能够在不同动漫之间创建交互，丰富的游戏状态预测等。 快速入门 🔮 环境设置 要设置推理环境，您
MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）是普林斯顿大学、清华大学、北京大学和字节跳动推出的多模态扩散模型，支持跨文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多个领域实现卓越性能。模型用统一的扩散架构，具备模态不可知的设计，消除对特定模态组件的需求，引入混合长链推理（CoT）微调策略，统一跨模态的CoT格式，推出UniGRPO，针对扩散基础模型的统
全新的生成模型MeanFlow，最大亮点在于它彻底跳脱了传统训练范式——无须预训练、蒸馏或课程学习，仅通过一次函数评估（1-NFE）即可完成生成。 MeanFlow在ImageNet 256×256上创下3.43 FID分数，实现从零开始训练下的SOTA性能。 图1（上）：在ImageNet 256×256上从零开始的一步生成结果 在ImageNet 256×25
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