资源高效AI模型

本项目探讨了一种名为‘模型融合(blending)’的方法，通过整合多个较小的对话人工智能模型，以实现与单一大模型相媲美或更优的性能，避免计算需求激增，适用于中等规模模型的协同融合。

本项目探讨了一种名为‘模型融合(blending)’的方法，通过整合多个较小的对话人工智能模型，以实现与单一大模型相媲美或更优的性能，避免计算需求激增，适用于中等规模模型的协同融合。

PencilsOut是一个艺术科技SaaS平台，通过直观的拖放界面简化资产创建过程，结合最先进的生成式AI模型。用户可以从简单的构建块开始，连接多个构建块以创建更复杂的工作流程。

针对 LiteRT 模型的高级后训练量化工具，旨在帮助开发者优化资源密集型模型（如 GenAI 模型）以在边缘设备上实现最佳性能。该工具支持灵活的后训练量化，专为提高边缘设备的运行效率而设计，适用于需要减少模型大小和计算需求的应用场景。

ATalkAI是一个多模型聚合平台，支持GPT、ERNIE Bot、通义千问、豆包等AI模型，能够进行在线对话和知识库问答，作为AI工具的使用足够方便。

一个用于对话系统高效调优的框架，支持多轮对话，旨在提升对话系统的表现。

langchain-ChatGLM是一个用于处理自然语言处理任务的项目，允许通过语义匹配和上下文管理来优化对话系统的表现。该项目支持将原文划分为单句进行处理，基于提问语义进行单句匹配，同时具备上下文管理功能，结合单句前后文本进行分析，并可通过chunk_size限制上下文长度。

中文Guanaco(原驼)大语言模型，支持QLora量化训练，可在本地CPU/GPU上高效部署，旨在优化大语言模型的效率，适用于低资源环境的训练和应用。

模型合并是一种在神经网络参数空间中运行的技术，通过对多个 LLM 的参数进行加权组合，能够轻松结合多个模型的功能。