🛠️框架平台、必备工具
①项目：Gradio 5
★Gradio 最新版本旨在弥补机器学习人员的专业知识和 Web 开发技能之间的差距。Gradio 5 提供了高性能、可扩展、美观且符合最佳 Web 安全实践的应用开发能力。通过简单的 Python 代码，开发者可以快速创建和部署机器学习应用。同时引入了服务器端渲染、现代化设计、低延迟流媒体支持以及实验性的 AI Playground，进一步提升了开发体验。
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②项目：MCTS-LLM
★MCTS-LLM 是一个轻量级的项目，结合了蒙特卡罗树搜索（MCTS）和提示工程技术，以提升大型语言模型（LLM）的性能。该项目旨在通过推理阶段的扩展来提高LLM的响应质量，而不是在训练阶段增加计算资源的投入。项目可以微调提示指令，并对各种MCTS适应性进行基准测试。
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③项目：Fira
★Fira是一个内存高效的大型语言模型（LLM）训练框架。与LoRA和Galore不同，Fira实现了在低秩约束下的全秩梯度训练。这是首次尝试在低秩约束下实现一致的全秩训练。该方法易于实现，仅需两行方程即可完成。
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④项目：VinePPO
★VinePPO是一种用于大语言模型（LLM）推理的强化学习方法，旨在通过精细的信用分配来提升模型性能。该项目提出了一种简单的方法，利用语言环境的灵活性来计算无偏的蒙特卡罗估计，从而避免了对大型价值网络的需求。
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⑤项目：SparseLLM
★SparseLLM是一个针对预训练语言模型（LLMs）的全局剪枝项目，旨在通过剪枝技术减少模型参数量，从而提高模型的计算效率和资源利用率。该项目支持OPT和LLaMA模型的剪枝，提供多种稀疏性方法，包括非结构化剪枝和半结构化N:M稀疏性。尽管其迭代优化过程可能比单次剪枝方法耗时更长，但在性能和数值稳定性上具有潜在优势。
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🏆 基座模型
①项目：Industrial-Foundation-Models
★Industrial Foundation Models (IFMs) 项目致力于构建工业基础模型，以实现跨行业的通用数据智能。该项目旨在通过将工业数据智能与大语言模型（LLMs）相结合，提升其在指令任务、跨任务和跨行业知识提取、预测和逻辑推理等方面的能力。IFMs 通过增强的 LLMs 学习表格数据，展示了在未见数据和任务上的卓越泛化能力，推动数据科学应用的创新。
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