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ZO2:低显存环境下的 175B LLM 全参数微调解决方案
ZO2:低显存环境下的 175B LLM 全参数微调解决方案📌 工具简介ZO2 (Zeroth-Order Offloading) 是一种创新的 零阶优化(ZO)+ 离载(Offloading) 技术框架,使大规模语言模型(LLM) 的 全参数微调(Full Fine-Tuning) 在低显存环境下成为可能。例如,它可以在仅 18GB 显存的 GPU 上微调 OPT-175B,极大降低硬件门槛。✨ /
2025-03-26 02:30:08
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AIaW - 全功能、轻量级、可扩展的AI对话客户端
AI as Workspace(AIaW) 是一款面向开发者、创作者及普通用户的 全功能、轻量级、可扩展的AI对话客户端,项目基于 TypeScript 和 Vue 框架构建,以 “本地优先+实时云同步” 为核心设计理念,支持跨平台运行(Web、桌面端、移动端),并整合了 OpenAI、Anthropic、Google 等主流 AI 服务商的模型,同时内置丰富的插件系统与助手市场,目标是为用户打造 /
2025-03-26 02:09:17
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Mastra : 专为 TS 开发者设计的 AI 应用开发框架
Mastra : 专为 TS 开发者设计的 AI 应用开发框架技术亮点现代技术栈:基于 Next.js/Vercel 生态,天然适配前后端一体化开发生产就绪:工作流支持持久化状态,适合需要中断/恢复的长任务模块化设计:可单独使用 RAG 或 Agents,也能组合成复杂系统透明可观测:每个 AI 决策步骤都可追溯,符合企业合规需求适用场景· 快速搭建智能客服、文档助手等 AI 应用· 现有系统添加 /
2025-03-26 02:00:15
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GraphRAG:基于图像检索增强生成开源到爆火,解锁新RAG技术
什么是GraphRAG?GraphRAG是一种基于图的知识检索增强技术,它结合了知识图谱的广泛知识表示能力和大语言模型(LLM)的生成能力。与传统的RAG方法相比,GraphRAG通过构建知识图谱和社区层次结构,显著提升了复杂信息处理的能力。具体来说,GraphRAG的工作流程包括以下几个步骤:从原始文本中提取知识图谱:使用自然语言处理技术从非结构化文本中提取实体和关系。构建社区层次结构:利用图统 /
2025-03-26 01:50:12
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知识库
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AI-Researcher:基于 LLM 代理的全自动科学研究平台
AI-Researcher:基于 LLM 代理的全自动科学研究平台AI-Researcher 是一个 开源替代 Google AI Co-Scientist 的 全自动科学发现 平台,利用 大语言模型 (LLM) 代理 实现 端到端的研究自动化,重塑传统科研范式,加速科学创新。✨ 主要特性🎯 全自动科研流程:从概念构思到论文撰写,全流程自动化。🔄 智能研究编排:自动协调研究步骤,确保高效执行。🧠 /
2025-03-26 01:47:39
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Local Deep Research - 本地深度 AI 研究助手
Local Deep Research:本地深度 AI 研究助手Local Deep Research 是一款强大的 AI 驱动研究助手,能够执行深度、迭代式分析,结合 多个 LLM(大语言模型)与网络搜索,提供全面的研究支持。用户可选择 本地运行 以确保隐私,或使用 云端 LLM 以获得更强的计算能力。✨ 核心功能🔍 高级研究能力 • 自动化深度研究,智能生成后续问题,挖掘更完整的信息。 • 引 /
2025-03-26 01:46:20
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DistillFlow
DistillFlow:简化和扩展大语言模型蒸馏的开源工具包DistillFlow 是一个开源工具包,旨在简化和扩展将大型语言模型(LLMs)蒸馏成更小、更高效模型的过程。它提供了一个灵活的管道,支持多GPU的蒸馏、微调和实验,具备动态资源分配的能力,并且能够轻松集成自定义技术。什么是蒸馏?蒸馏是将大规模机器学习模型的知识迁移到小型模型的过程。在这个过程中,大型模型被称为“教师模型”,而小型模型则 /
2025-03-26 00:52:27
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大语言
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WebWalker - 专注于模拟人类的网络浏览和搜索行为
在AI领域,大型语言模型(LLM)已经展现出了强大的语言理解和生成能力,但其知识通常是固定的,无法实时更新。尽管检索增强生成(RAG)技术能帮助模型获取最新信息,但传统搜索引擎的横向搜索方式限制了对信息的深度挖掘。为了解决这一问题,阿里和东南大学共同研发了WebWalker,一个多智能体框架,专注于模拟人类的网络浏览和搜索行为,让LLM能够自动点击链接、阅读网页、理解信息,最终给出更精准、更深层次 /
2025-03-25 22:28:34
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RAG
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chitu - 大语言模型推理框架
- https://github.com/thu-pacman/chitugit clone --recursive https://github.com/thu-pacman/chitu && cd chitupip install -r requirements-build.txtpip install -U torchTORCH_CUDA_ARCH_LIST=8.6 CHITU_SETUP_ /
2025-03-21 19:34:32
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Ollama - 在本地启动并运行大语言模型
Ollama 是一款命令行工具,可在 macOS 和 Linux 上本地运行 Llama 2、Code Llama 和其他模型。目前适用于 macOS 和 Linux,并计划支持 Windows。Ollama 目前支持近二十多个语言模型系列,每个模型系列都有许多可用的 "tags"。Tags 是模型的变体,这些模型使用不同的微调方法以不同的规模进行训练,并以不同的级别进行量化,以便在本地良好运行。 /
2025-03-21 18:04:23
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