ik_llama.cpp开源项目 – 智能优化版Llama.cpp

WizardLLM 是由北大和微软亚研院提出的一种高效训练大型语言模型的方法，旨在通过利用小规模数据集，借助GPT生成更大且难度逐步提升的数据集，从而显著降低训练成本。该方法适用于数据稀缺的场景，帮助研究人员和开发者在资源有限的条件下仍能训练出高性能的语言模型。

Toolhouse是一个云基础设施平台，旨在为大型语言模型（LLMs）提供动作和知识，简化函数调用过程，仅需三行代码即可实现。

Boss Copilot是一个基于AI的应用，作为您的助手，帮助创建大型语言模型应用。它使用多个代理相互协作，处理各种任务。用户只需安装Chrome扩展并启用即可，激活后可以提示AI代理执行工作流程、任务和代码，同时可以与ChatGPT沟通，利用GPT4的强大功能来完成项目。

该论文提出了一种训练语言模型的方法，通过同时预测多个未来Token来提高样本效率，并在多个生成基准上实现了显著的性能提升。

是一种通过减少内存带宽需求来增强语言大模型效率的技术。它无需对预训练或微调进行更改，可以显著减少注意力内存需求，而不会影响准确性。

liteLLM是一个开源库，旨在简化LLM（大语言模型）的完成和嵌入调用。它提供了一个方便易用的接口，使得调用不同的LLM模型变得更加简单。用户只需导入'litellm'库并设置必要的环境变量（如OPENAI_API_KEY和COHERE_API_KEY），即可创建Python函数并使用liteLLM进行LLM完成调用。此外，liteLLM还提供了一个演示平台，用户可以在其中编写Python代码并查看输出，从而比较不同的LLM模型。

Embedditor 是一款先进的 AI 工具，旨在通过嵌入优化提升向量搜索的能力，类似于嵌入领域的 Microsoft Word。该工具为专业人士和开发者量身定制，提供强大的元数据和令牌增强功能，帮助用户提升大型语言模型（LLM）应用的效率和准确性。

StackAI是一个综合平台，致力于为用户提供最新的AI技术。它提供了一系列精心挑选的AI工具，并定期更新新发布的AI。

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。

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。

NVIDIA Cosmos 是一个开源平台，旨在模拟和构建物理世界的基礎模型，支持从数据整合到自定义微调的各个开发阶段。它主要用于为机器人和自动驾驶汽车创建逼真的物理环境，帮助开发者加速物理AI系统的开发。平台基于Transformer的自回归和扩散双架构模型，支持视频生成和世界模型开发，训练数据包括90万亿个token，涵盖2000万小时的自动驾驶、机器人和合成环境数据。

LM Studio是一个可以在个人计算机上离线运行大语言模型的工具，支持与本地文档的交互，并提供内置的聊天用户界面或兼容OpenAI的本地服务器接口。

NanoLLM 是一个专门为大语言模型(LLM)提供优化本地推理的平台，支持 HuggingFace 风格的 API，具备量化、视觉/语言模型、多模态Agent、语音处理、矢量数据库集成和检索增强生成(RAG)等功能。

该项目旨在利用单个车载摄像头图像估计局部路网，同时保持拓扑结构。通过有效的算法，能够在复杂的城市环境中提取和重建道路网络信息，支持自动驾驶等应用。

myGPTReader是一个基于ChatGPT的Slack聊天软件里的bot，能够读取任何网页、电子书与文档，并根据与问题相关的内容进行总结与分析处理，极大地提升了信息获取和学习的效率。