SD4J (Stable Diffusion in Java)开源项目 – Java中的稳定扩散推理工具

这是一个新的简单替代方案，基于计算输入激活的权重大小和范数之间的逐元素乘积。

提出 RetNet 作为 LLM 的基础架构，同时实现训练并行性、低成本推理和良好性能。

该项目探讨了通过量化、剪枝和蒸馏等手段来降低改造和使用大语言模型（LLM）的成本。

Inferflow是一个高效且高度可配置的大型语言模型推理引擎，旨在优化推理性能，支持多种自定义配置，以满足特定需求。

一个使用简单、原始的 C/CUDA 进行LLM培训的项目，旨在提供轻量级的实现，减少对大型库的依赖。

一份整理了机器学习入门学习资源的列表，涵盖注意力机制、性能优化、量化、长上下文和分布式计算等方面的论文、视频及代码库。

用大型语言模型重新思考自动驾驶，使用GPT-3.5作为默认的大型语言模型(LLM)，介绍了LLM在驾驶场景中的闭环交互能力以及通过记忆能提升性能的方法

该项目旨在将 GitHub.com 的数据库系统升级至 MySQL 8.0，以利用其先进的功能和性能改进。这次升级将增强数据处理能力，支持更复杂的查询，提升安全性，确保数据完整性，并优化网站的整体性能。

LLMLingua是微软开发的提示压缩工具，利用经过良好训练的小型语言模型进行对齐，旨在实现提示的高效压缩和性能优化，最大程度上保持输出的质量和一致性。

Humy.ai是一个无需编写代码即可创建和部署训练有素的AI助手的产品。用户只需定义助手的行为，上传数据（如网页、常见问题、文档、文章），即可嵌入为聊天气泡或与通信渠道同步，从而获得洞察并优化性能。

XAIformers是一个专为Transformer模型优化设计的开源框架，旨在提升模型性能。它通过精简计算与内存管理，支持高效训练与推理任务。平台以性能优化和灵活性为重点，开源社区协作紧密，文档结构清晰，非常适合需要在Transformer应用中实现专业优化的开发团队。

这是一个自动化机器学习系统，利用O1和Claude AI模型迭代开发、改进和优化机器学习解决方案，在Kaggle Spaceship Titanic挑战中实现了前1%的性能。

一个关于学习低级设计（LLD）的资料集合，涵盖了基础的面向对象编程（OOP）概念、设计模式、UML 图、面试题目以及相关书籍推荐等内容。

分享一份精选机器学习系统的入门资料集合，收集了一系列有关注意力机制、性能优化、量化、长上下文长度和稀疏性等方面的论文、视频和代码库。

本书以 MySQL 的挑战为案例，探讨了问题分析与解决策略。作者凭借 20 年的问题解决经验，通过系统的逻辑分析，深入研究了 MySQL 的各种问题，并提出了优化策略。书中不仅涵盖了 MySQL 的逻辑推理、计算机科学基础、内部机制、性能测试等内容，还重点介绍了 MySQL 8.0 的改进、组复制的进展以及性能优化技术。全书分为五个部分，逐步引导读者从基础到深入，理解 MySQL 的问题解决方法，并探讨了如何通过优化策略提升 MySQL 的可扩展性、吞吐量和响应速度，最终实现高可用性故障转移。

PocketPal AI 是一款可在手机上直接运行小型语言模型的开源客户端，支持离线使用，兼容多种模型，并提供模型管理、参数调整和性能指标查看等功能。它允许用户在手机等设备上运行 GGUF 格式的 deepseek 模型文件，充分利用闲置设备，实现单机离线使用的AI助手。无需网络，开源免费，无限使用，支持安卓和iPhone。

为初学者和进阶者准备的CUDA编程学习指南，包含丰富的教程、实用示例和优化技巧，帮助你轻松掌握GPU加速应用开发

AI SaaS管理平台是一款强大的工具，利用人工智能来管理和优化软件即服务(SaaS)解决方案。它提供智能洞察，自动化任务，最大化SaaS应用的效率，帮助企业做出基于数据的决策，提升整体性能。

hash-it 是一个轻量且高效的库，用于生成一致性哈希值，具有极低的碰撞率。它支持多种数据类型，包括对象、数组和原始类型，并提供了可定制的哈希选项。该库兼容浏览器和Node.js环境，适用于多种场景，如数据比较、存储、唯一标识生成、数据完整性检查以及性能优化等。