🛠️必备工具
①项目：libcom
★libcom是一个图像合成工具箱，旨在通过解决前景和背景之间的外观、几何和语义不一致性，将一个前景插入到背景图像中以获得逼真的合成图像。libcom涵盖了图像合成领域的多种相关任务，包括图像混合、标准/画风图像和谐、阴影生成、对象放置、生成式合成、质量评估等。每个任务中，libcom集成了一到两种考虑效率和效果的方法，并会随着更好方法的出现不断更新。
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②项目：MLE-Bench
★MLE-bench是一个用于评估AI智能体在机器学习工程中表现的基准测试工具。该项目提供了一套完整的工具和数据集，用于测试和评估AI系统在处理机器学习任务时的能力。通过使用75个Kaggle竞赛的数据集，MLE-bench能够对AI智能体的工程能力进行全面的评估。
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③项目：LLM Evaluation guidebook
★LLM Evaluation Guidebook 是一本关于如何评估大型语言模型（LLM）的指南。它提供了多种评估模型的方法，指导用户设计自己的评估，并分享了实践经验中的技巧和窍门。无论是生产模型的开发者、研究人员还是爱好者，都可以从中找到所需的信息。
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④项目：lm.rs
★lm.rs 是一个用 Rust 编写的最小化语言模型推理项目，支持在 CPU 上本地运行。项目灵感来源于 Karpathy 的 llama2.c 和 llm.c，旨在无需机器学习库的情况下进行完整的语言模型推理。当前支持多模态的 PHI-3.5-vision 模型和文本专用的 PHI-3.5-mini 模型。项目还支持 Llama 3.2 和 Gemma 2 模型，并提供量化模型以优化性能。
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⑤项目：CogVideoX Factory
★CogVideoX Factory 是一个用于视频生成模型 CogVideoX 的内存优化微调脚本库。该项目利用 TorchAO 和 DeepSpeed 技术，支持在 24GB GPU 内存下进行视频模型的微调。用户可以通过该项目实现文本到视频、图像到视频的生成任务，并提供了多种微调和训练脚本以适应不同的生成需求。
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🤖 Agent开发
①项目：Swarm
★Swarm是一个由OpenAI Solutions团队管理的实验性框架，旨在构建、协调和部署多智能体系统。该框架通过代理和交接的原语抽象，实现了轻量级、高度可控和易于测试的agent协调和执行。Swarm主要用于展示在“Orchestrating Agents: Handoffs & Routines”中探索的交接和例程模式，适合需要处理大量独立功能和指令的场景。
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