Awesome-Inference-Time-Scaling开源项目 – AI推理时间优化资源库

awesome-crewai 是一个由 CrewAI 社区精心策划的开源项目列表，旨在帮助用户发现、贡献和扩展 AI 代理的可能性。通过这个项目，用户可以探索社区驱动的创新，参与现有项目的开发，并提升 AI 代理的功能。

XAIgent是一个专为智能代理开发设计的开源框架，旨在为开发者提供构建高效代理系统的可靠平台。它支持复杂任务的自动化处理与实时决策，适用于多种专业场景。

Autodidact是Matthew Johnson开发的一个教学性质的Autograd实现，旨在帮助用户理解和掌握自动微分的核心概念。该项目代码简洁明了，适合学习用途，能够处理基本的数学操作和函数，并深入揭示Autograd的内部工作原理。

TecoGAN是一个用于视频超分辨率的生成对抗网络（GAN），专注于生成具有时序一致性的高分辨率视频。该项目由慕尼黑工业大学的研究团队开发，旨在通过自监督学习提升视频生成中的时间连贯性。项目提供了推理、训练和下载训练数据的代码，并包含预训练模型。TecoGAN的生成能力在细节持久性和时空一致性方面表现出色，能够生成长时间保持细节的视频序列。

MosaicML Composer 是一个开源的大模型训练平台，专注于简化大规模深度学习模型的开发过程。它通过优化的算法和工具，帮助开发者在较低成本下快速训练高性能模型。平台强调易用性和透明性，开源社区支持良好，文档清晰，特别适合希望缩短训练时间并提升效率的团队，助力深度学习技术在多种场景中快速落地。

Unified Video Action Model 是一个专注于视频与动作建模的项目，旨在帮助机器人理解视频内容并预测后续动作。通过两阶段的训练方法，先进行视频生成，再进行动作预测，从而实现更优的效果。该项目支持多种模拟与真实机器人任务，涵盖了PushT、Libero10等数据集，并提供了Colab笔记本，方便用户快速上手体验。

D2 是一种现代的图表脚本语言，能够将文本转换为高质量的图表。它支持多种图表类型，如流程图、时序图、架构图等，语法简洁，易于学习和使用。D2 具有高度可定制化特性，支持自定义主题和样式，并且与多种平台和工具集成，如GitHub，便于版本控制和协作。D2 是一个开源项目，拥有活跃的社区支持。

Awesome LLM OS 是一个关于大型语言模型操作系统的精选资源库，旨在帮助开发者和研究人员快速了解和探索LLM-OS的前沿研究、工具和项目。该资源库涵盖了20多篇顶级研究论文，提供多种开发接口和项目示例，并且是社区驱动，持续更新。

Text2Vec是一个简单的文本向量化工具，支持多种文本表征模型，包括Word2Vec、RankBM25、Sentence-BERT、CoSENT等。它能够将文本转化为向量矩阵，并支持文本相似度计算。该项目开箱即用，无需依赖OpenAI的Embedding API，易于集成到各种自然语言处理任务中。

Rain是由SuPerCxyz在GitHub上托管的一个项目，它是一个多功能工具，具体用途未明确说明，但提供了多种功能，包括快速生成Logo等。

这是一个公开的GitHub仓库，专注于收集和研究大型语言模型（LLM）在推理能力上的进展，特别是从快速直觉性思维（System 1）到缓慢、有理性的思维（System 2）的过渡。该仓库包含一份调查论文，探讨了推理LLM的发展、基础技术、基准数据集以及未来的发展方向。

lmms-finetune 是一个多模态大模型微调工具，提供了一个统一的代码库，简化了微调流程，支持微调多种LLM。它支持完整模型微调和LoRA微调两种方式，并且具有良好的扩展性，能够满足不同场景下的需求。

Brave 浏览器是一个以隐私保护为核心的浏览器，基于 Chromium 构建，支持 macOS、Windows 和 Linux 平台。它集成了多种隐私保护功能，如广告拦截、跟踪器拦截、HTTPS 自动升级等。Brave 还引入了基于区块链的 BAT（Basic Attention Token）奖励系统，用户可以通过观看隐私保护的广告获得 BAT 奖励。该项目提供了构建工具和代码同步功能，开发者可以基于这些工具定制和构建自己的 Brave 浏览器版本。

WingetUI 是一个为 Windows 常用的命令行包管理工具设计的用户界面，支持 Winget、Scoop、Pip、NPM、.NET Tool 等多种包管理器。它提供了一个友好且美观的界面，使用户能够轻松地下载、安装、更新和卸载软件，同时支持管理日常应用，如浏览器和 PDF 阅读器等。

adapter-transformers是一个开源工具库，支持在Transformer模型中添加和训练适配器（Adapter）。适配器是一种轻量级的模块，可以在不修改原始模型参数的情况下，对模型进行微调。该工具库支持多种任务，包括文本分类、命名实体识别等，并且可以与Hugging Face的Transformers库无缝集成。它提供了统一的接口，支持高效微调和模块化迁移学习，支持多种适配器方法，如Bottleneck Adapters、AdapterFusion、LoRA等，并支持适配器合并和组合，为NLP任务的参数高效迁移学习提供了强大的工具。