smolagents-新型代理框架，性能优越

一个追求极简但强大的AI Agent框架，轻量级设计，支持多种LLM接入，提供安全的代码执行机制。

glider是一个用Go开发的代理转换工具，体积小且足够满足基本的代理需求，旨在提供简单而有效的代理服务。

一个能够直接在文件字节上进行训练和测试的模型，无需在推理时对文件进行解码。

一款强大的代理转换工具，可以在同一端口同时提供多种类型的代理服务。它支持同时提供HTTP、SOCKS4和SOCKS5代理，并能够将HTTP代理转换为SOCKS5代理。该工具具有极简的命令行使用方式，适用于多种操作系统，包括便携版Windows，方便用户在不同环境下使用。

Rig是一个用Rust开发的LLM应用开发框架，旨在构建可扩展、模块化的全栈AI应用，支持多种LLM提供商和向量数据库的整合，极大简化开发流程。

LangChain推出的标准化LLM代理API协议，提供了Runs(执行)、Threads(多轮对话)、Store(长期记忆)三大核心功能模块，实现了代理服务的框架无关部署标准。

Veriom是一个基于人工智能的平台，帮助管理IT基础设施，通过识别和减轻风险、优化操作和确保合规性来提升性能。它利用全面分析和可操作的建议，轻松简化IT性能管理。

gpt-fast 是一种简约的、仅限 PyTorch 的解码实现，加载了最佳实践：int8/int4 量化、推测解码、张量并行性等，显著提高 LLM 操作系统的性能。

Firefly是一个新型的BEAM语言编译器和运行时，旨在提升编译和运行效率，提供更好的开发体验。它支持多种BEAM语言，具备高效的编译过程和优化的运行时性能，同时还提供实时错误检测和调试功能，方便开发者快速定位问题。

Fastrace是一个性能优先的追踪库，提供10到100倍于其他库的追踪速度，特别适用于性能敏感型应用。它易于集成，支持多种编程语言，能够帮助开发者快速识别和解决性能问题。

Unify是一个开创性的AI工具，旨在优化大型语言模型的性能、成本和速度。它通过单一API使用户能够组合来自不同提供商的多个大型语言模型，确保每个查询得到最佳响应。Unify非常适合开发人员、数据科学家和AI工程师，提供了一个简化的解决方案，帮助他们高效管理和部署大型语言模型。

一份整理了机器学习入门学习资源的列表，涵盖注意力机制、性能优化、量化、长上下文和分布式计算等方面的论文、视频及代码库。

A.I Framewerks是一个强大而全面的人工智能框架，旨在帮助开发者轻松创建和部署AI模型。它提供广泛的功能和工具，以加速开发过程并提高性能。

JFLUX是Black Forest Labs的Flux.1系列模型的JAX实现，支持FLUX.1的多个变体，并鼓励社区参与进一步的性能优化和功能增强。

用大型语言模型重新思考自动驾驶，使用GPT-3.5作为默认的大型语言模型(LLM)，介绍了LLM在驾驶场景中的闭环交互能力以及通过记忆能提升性能的方法

一个用纯C语言实现的项目，旨在训练GPT-2模型，代码量仅为1000行，具有高效的内存管理和性能优化，方便扩展和修改。

Humy.ai是一个无需编写代码即可创建和部署训练有素的AI助手的产品。用户只需定义助手的行为，上传数据（如网页、常见问题、文档、文章），即可嵌入为聊天气泡或与通信渠道同步，从而获得洞察并优化性能。

为初学者和进阶者准备的CUDA编程学习指南，包含丰富的教程、实用示例和优化技巧，帮助你轻松掌握GPU加速应用开发

LETSQL专注于人工智能管道预处理的延迟计算系统，通过跨引擎缓存和静态规划来优化性能，支持从研究到生产环境的无缝过渡，并提供便携式用户自定义函数。

这是一个非常初步的版本，旨在接近AnimateAnyone中显示的性能（在我们的测试下大约为 80%），提供开源实现和持续的优化与改进。

该项目旨在使用笔记本电脑在0.76秒内训练神经网络，使其在MNIST数据集上的准确率达到99%。

microchain是一个基于函数调用的LLM智能体的开源项目，旨在提供简洁高效的智能体解决方案，支持多种功能与集成，适合开发者和企业使用。

LightLLM是一个基于Python的LLM（大型语言模型）推理和服务框架，以其轻量级设计、易于扩展和高速性能而闻名。它利用FasterTransformer、TGI、vLLM和FlashAttention等开源实现的优势，提供比Vllm更快的表现。

基于ONNX Runtime的Java的Stable Deffusion管线，具有GUI界面和负面文本支持，展示了如何在Java中使用ONNX Runtime进行推理，并提供了性能优化的最佳实践