DistillFlow开源项目 – 多策略蒸馏框架

Vision-R1是首个探索如何有效利用强化学习（RL）提升多模态大语言模型（MLLM）推理能力的项目。通过冷启动初始化和RL训练，该项目显著提升了模型的推理能力，并仅用7B参数实现了与70B+参数模型相当的性能。此外，Vision-R1还提供了完整的推理流程和代码，助力研究者快速上手。

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。

最小 PyTorch 实现的 GPT-2 和 Llama，旨在简化代码以便更容易理解和使用，并且能够在短时间内训练出性能良好的自然语言生成系统。

AutoKeras是一个开源的AutoML框架，专注于自动化机器学习模型的构建和优化，适用于各种机器学习任务。它通过自动搜索最佳模型和超参数，显著节省开发时间，同时其简洁的API设计降低了机器学习的门槛，使得即使没有深厚机器学习背景的用户也能轻松上手。

MOSS是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，具有多轮对话能力和插件使用能力。

Dioptra是一个开源的数据策展和管理平台，旨在支持计算机视觉、自然语言处理和大型语言模型。它帮助用户策划有价值的未标记数据，注册元数据，诊断模型失效模式，并与标注和再训练系统整合。

Deci是一个深度学习开发平台，旨在加速边缘或云端推理，帮助开发者更快实现产品化，并最大化硬件潜力。它提供了一系列模块，包括基础模型和自定义模型，支持模型训练、优化和部署，适用于多个行业，如汽车、智能零售和视频分析等。

这本书帮助读者系统地解决机器学习问题，通过“边学边编码”的方式强化对机器学习建模过程的理解，涵盖数据处理、特征工程到模型优化的全流程，并通过实际案例引导读者掌握正确的思维方式。

TransMLA是一种将GQA（如LLaMA-3和Qwen-2.5）转化为更强大的MLA（多头潜在注意力）的方法，旨在复制R1能力并探索MoE、MTP、混合精度量化和训练/推理加速等先进技术。

LLMPruner是一款专为大语言模型设计的裁剪工具，旨在优化模型性能并减少其参数量。它支持多种模型架构，并提供可视化工具，方便用户了解模型结构和裁剪效果，易于与现有机器学习工作流集成。

Manot 是一个专注于计算机视觉模型性能的洞察管理平台，能够准确识别模型的失效原因，助力快速优化和重新部署，显著提升模型的准确性和降低成本。

XAIreason是一个专为推理任务设计的开源框架，为开发者提供构建逻辑性强AI系统的工具，通过增强模型的推理能力，支持复杂问题的高效求解。它具备推理引擎、知识整合、模型优化、可视化支持和兼容性强等特点，适用于决策系统、知识问答和透明AI等多种场景。

该项目总结了大语言模型的微调技术，探讨了指令微调和对齐微调的方法，旨在提升模型在特定任务上的表现。

通过控制最后 标签结束的概率，来让模型超级努力思考，进而提升模型的能力。适用于大模型竞技场等场景，帮助模型在复杂任务中表现更出色。

AnyCores 是一个深度学习编译器，旨在通过优化深度神经网络的性能来降低计算成本，提供超过10倍的加速效果。