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该项目是一个关于大型语言模型和基础模型在时态数据（时间序列、时空和事件数据）以及AIOps领域应用的资源列表。它提供了全面的资源，包括论文、代码、数据集等，系统地总结了该领域的最新进展，为研究者和开发者提供了可靠的参考。

DeepSeek AI 是一家中国人工智能公司，专注于开发大型语言模型（LLM），成立于2023年7月，由High-Flyer对冲基金拥有和资助。其旗舰模型DeepSeek-R1于2025年1月发布，性能可与OpenAI的GPT-4和o1媲美，但训练成本显著降低。DeepSeek AI的核心创新包括混合专家（MoE）架构、多头潜注意力（MLA）和多令牌预测（MTP），这些技术显著减少了内存使用和训练成本。模型开源，供广泛用户和开发者使用，适用于聊天机器人和AI助手应用。

该项目汇集了最新的大型语言模型与自然语言处理(NLP)的研究论文和相关资源，旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，帮助他们了解和应用各种大型语言模型。

PomPrix是一个基于大型语言模型（如GPT-4）简化定价产品的工具。它旨在帮助企业更轻松地与客户沟通定价信息，提供可预测且更低的成本，同时确保用户体验不受影响。PomPrix还提供灵活的SDK，灵感来源于LangChain，便于快速实现。

Logic-of-Thought（LoT）旨在通过将逻辑注入上下文，提升大型语言模型的推理能力。该项目利用命题逻辑生成扩展的逻辑信息，并与现有的提示方法无缝集成，显著提升了多种提示方法在复杂任务中的性能。

Yi是一个专为高效语言模型设计的开源框架，支持从零开始训练的大型语言模型。它包含两款双语模型Yi-6B及Yi-34B，均自研训练，参数规模分别为6B和34B。Yi通过优化算法与资源管理，提供从实验到部署的完整流程，支持多种语言的文本生成、对话系统和问答任务。

Cujobay是一个现代化的创业公司目录，按照创业公司所处的领域进行组织。每天都会推出新的创业公司和领域。用户可以通过搜索栏查找特定的创业公司或语义搜索领域。

8个关于在多GPU上训练大型语言模型(或任意神经网络)的挑战性难题，旨在让读者亲身体验关键基本原理，并理解内存效率和计算流水线的目标。

Llama-3.3-70B-Instruct 是由 Meta 开发的大型语言模型，拥有 70 亿参数，性能与更大模型相当，但成本显著降低。该模型在多语言对话、推理和行业基准测试中表现优异，尤其在 MMLU 测试中超越 Google Gemini 1.5 Pro、OpenAI GPT-4o 和 Amazon Nova Pro。Meta 计划在路易斯安那州建设 100 亿美元的 AI 数据中心，支持未来 Llama 模型的训练。

Ava PLS是一个功能强大的桌面应用，能够在本地计算机上运行大型语言模型，支持多种应用场景。用户只需下载并安装Ava，即可探索其强大功能。

科学探索Agent资源列表：汇集了关于大型语言模型和科学研发Agent的精选论文，旨在促进科学研究与人工智能的结合，提供前沿研究动态和资源

gigaGPT是一个用于训练具有数百亿参数的大型语言模型的代码库，仅有500多行代码。它受到Andrej Karpathy的nanoGPT启发，但专为Cerebras硬件优化，能够扩展到GPT-3规模的模型。gigaGPT旨在提供一个干净、高效和可用的代码库，而不是追求训练最先进的模型。

这是一个精心策划的研究论文合集，探讨了大型语言模型在图相关任务中的应用，旨在为研究者和开发者提供丰富的参考资源。

Satori是一个基于Qwen-2.5-Math-7B的7B参数大型语言模型，通过Chain-of-Action-Thought (COAT)推理机制和Reinforcement Learning with Autoregressive Search (RAE)策略提升模型的自主推理能力。该项目专注于数学推理和跨领域任务，在GSM8K、MATH500等数学推理基准测试中达到最新水平，并能推广到逻辑推理、常识推理和表格推理等任务。模型和数据可在Huggingface平台获取，代码预计未来几周发布。

self-adaptive-llms 是一个自适应框架，可以使大型语言模型实时适应未见过的任务，像是为模型装上“智能调节器”，从而在面对新任务时迅速调整，更好地完成任务。