Sparse-Marlin开源项目 – 提升深度学习模型的计算和存储效率

TensorRT Model Optimizer 是一个集成了最先进模型优化技术的统一库，包括量化和稀疏化等技术。它通过压缩深度学习模型，为下游部署框架如 TensorRT-LLM 或 TensorRT 提供支持，以优化在 NVIDIA GPU 上的推理速度。

KTransformers 通过使用Intel AMX指令集优化，显著提升了AI任务的运行速度，尤其在运行DeepSeek-R1时，速度提升达28倍，相较于llama.cpp，提供了极佳的性能表现。

OpenSparseLLMs/Linearization是一个将大型语言模型线性化为门控循环结构的创新项目，旨在通过线性化显著提升模型的计算效率。该项目提出了Liger框架，实现了LLMs的高效线性化，并提供了完整的训练与评估流程，助力模型优化。

赤兔量化注意力：专注于量化注意力机制的高效 GPU 实现库，旨在加速长序列数据的处理速度，并且与 Long-Context-Attention 库无缝集成

开源深度学习编译器堆栈，专为CPU、GPU和专业加速器设计，支持简化和高性能的GPU内核编写。

OpenVINO是Intel推出的开源工具包，旨在优化深度学习模型的推理性能，特别适用于边缘设备和嵌入式系统。它通过提供高效的推理引擎，加速在CPU、GPU、FPGA和VPU等多种硬件平台上运行的AI应用，显著提高推理速度和资源利用效率。

PocketFlow是一个自动模型压缩（AutoMC）框架，旨在开发更小、更快的AI应用。它支持多种压缩技术，如剪枝、量化和蒸馏，并集成了TensorFlow和PyTorch等流行的深度学习框架。该框架能够在边缘设备上高效部署，并允许根据不同用例定制压缩策略。

记录、收集和总结C#/.NET/.NET Core基础知识、学习路线、开发实战、学习视频、文章、书籍、项目框架、社区组织、开发必备工具、常见面试题、面试须知、简历模板、以及自己在学习和工作中的一些微薄见解。

该项目是一个全面的生成式AI学习指南，涵盖了最新的研究动态、面试资料、免费课程、学习笔记、代码库等丰富内容。每月精选整理生成式AI相关研究论文，提供60道生成式AI面试常见问题合集，2024年应用大语言模型（LLMs）精通课程，5天掌握LLM基础知识的学习路线图，以及超过65门与生成式AI相关的免费课程。此外，还包含开发生成式AI应用的代码库和学习笔记列表，帮助用户系统地学习和实践生成式AI技术。

seasonal 是一个用于稳健估计时间序列中趋势和周期性的工具。它能够有效处理异常值和噪声，提供准确可靠的分析结果。适用于多种领域，如金融、气象和生物学等，帮助用户识别数据中的长期趋势和周期性模式。

Translated.BEST 是一款强大的 AI SaaS 工具，用户可以在保持原始格式的情况下翻译文档，支持超过 20 种文档类型和 50 种语言。目前处于测试阶段，欢迎用户反馈以便进一步改进。

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。

GGPredict.io是一个电竞分析平台，提供AI驱动的工具和功能，帮助CS:GO玩家改善游戏表现。它提供详细的性能分析、个性化训练挑战、比赛回放和玩家排名。用户注册后即可使用平台，赛后会收到详细的统计数据和分析，用于评估自己的表现。同时，GGPredict还根据比赛表现提供个性化挑战，帮助用户更智能地训练。用户还可以通过演示查看器以2D形式回放任意比赛，更好地理解团队的优势和劣势。

Flytta是一个利用AI技术自动化海关申报的项目，支持通过电子邮件、Excel、API等多种方式进行海关声明，旨在节省供应链中的时间和成本。

《动手学大模型》系列编程实践教程，由上海交通大学《人工智能安全技术》课程讲义拓展而来，旨在帮助开发者深入理解和实践大模型的相关技术。通过简单实践，帮助同学快速入门大模型，更好地开展课程设计或学术研究。