PhiCookBook开源项目 – Phi模型开发宝典

CalibrationTools是一个专为自动驾驶和机器人领域设计的传感器标定工具箱，支持多种传感器（如相机、激光雷达、雷达）的内外参标定。它提供了多种标定方法，能够满足不同场景的需求，并与Autoware无缝集成，助力自动驾驶的开发。

PAIR项目专注于解决分布外泛化中的优化困境，通过Pareto不变风险最小化方法，提升模型在面对不同数据分布时的鲁棒性。该项目旨在为机器学习模型提供一种更有效的优化策略，以应对现实世界中数据分布多样化的挑战。

RealCam-Vid是一个专为生成模型设计的高质量可控视频数据集，旨在助力动态场景与相机运动的统一学习。该数据集结合了动态场景与绝对尺度的相机轨迹，填补了现有数据集的空白。通过提供高精度的相机姿态注释，RealCam-Vid显著提升了模型对真实世界的泛化能力。数据来源广泛，涵盖了10种以上的场景类型，使其成为研究和开发视频生成模型及相机控制算法的理想选择。

Litellm是一个Python SDK/Proxy Server，旨在简化与多种大语言模型API的交互，支持使用OpenAI格式调用100多个LLM API，提供统一的输入输出格式，易于集成和使用。

一个详细的出海指南，教你一步一步从0开始获取超过20年的收益。该项目提供全面的运营策略和市场分析，帮助用户顺利构建海外业务。

Cyclopts是一个基于Python类型提示的现代易用命令行接口框架，强调简洁性、可扩展性和健壮性，使Python命令行开发变得更易访问和愉悦。

一个由AI驱动的数据科学团队，旨在帮助你以更快的速度完成常见的数据科学任务，比如数据清洗、特征工程等，就像是拥有一支数据科学的“私人部队”

这个开源项目使用numpy实现了GPT，并导入了OPENAI训练好的GPT2权重，可以用来进行聊天。

一个完整的大语言模型(LLM)可解释性研究项目，使用稀疏自编码器(SAE)分析Llama 3.2模型，由纯PyTorch实现且可完全复现。包含从数据采集、SAE训练、特征分析到验证的全套流程，可帮助理解模型内部行为和概念表示

通过增强推理和信息获取能力，AutoAgents旨在提升大型语言模型（LLM）在处理复杂问题时的表现。这一项目通过结合多种算法和技术，帮助用户更有效地获取信息并进行深入推理，适用于多种语言模型的应用场景。

ChatGPT-Vercel是一款基于OpenAI API（gpt-3.5-turbo）和Vercel的开源项目。它的主要功能是实现聊天机器人，用户可以输入文本与机器人进行对话，从而获得机器人的智能回答。该聊天机器人基于机器学习技术，能够不断地学习、改进回答的质量，提高机器人的智能水平。该项目的代码公开，用户可以根据自己需要对其进行修改和定制化。

大型语言模型研究资源库，专注于OpenAI o1和推理技术，持续更新以追踪LLM推理的最新进展

3FS是一种高性能分布式文件系统，专门设计用于解决AI训练和推理工作负载中的挑战。它利用现代SSD和RDMA网络，提供高达6.6 TiB/s的聚合读取吞吐量，并支持强一致性语义，简化分布式应用的开发。3FS在180节点集群中表现出色，在GraySort基准测试中达到3.66 TiB/分钟的吞吐量，每个客户端节点的KVCache查找峰值吞吐量超过40 GiB/s。该系统支持多种工作负载优化，如随机访问训练样本和高效KVCache缓存，适用于大规模数据集的排序与处理、深度学习模型的训练与推理等场景。

Native Sparse Attention是一个高效实现原生稀疏注意力的Triton代码库，专注于在深度学习模型中优化注意力机制。通过硬件对齐优化和动态选择稀疏块，显著提升了性能，比FlashAttention更快，性能提升高达数倍。适用于需要高效处理稀疏数据的场景，并在AI创造营等项目中得到应用。

Rome 是一个 Rust 开发的工具链，用于 JavaScript、TypeScript、JSON、HTML、Markdown 和 CSS 的格式化程序、linter、bundler 等，旨在提供一致且高效的开发体验。