sirius

开源框架实现高效可增量验证计算

Sirius Plonkish Folding IVC zkSNARK 多项式承诺方案 Github 开源项目

Sirius是一个开源的Plonkish折叠框架，为可增量验证计算(IVC)提供解决方案。其三层架构包括算术化层、折叠方案层和SNARK层，能够高效累积和验证多步计算。项目正在开发中，未来将实现高度门优化、cyclefold集成和GPU加速等功能，以满足区块链等领域对高效验证的需求。

文档

vizier - 开源黑盒优化框架助力机器学习研究

GithubVizier分布式系统开源项目机器学习超参数调优黑盒优化

Open Source Vizier是一个Python开发的黑盒优化框架，源自Google Vizier项目。它提供用户、开发者和基准测试三大API，支持分布式多客户端环境。该框架集成了基于JAX的贝叶斯优化器，适用于超参数调优、进化算法和程序搜索等多种场景。作为开源项目，Vizier具有灵活的安装选项，可满足不同的优化研究需求。

a-mir-formality - Rust MIR形式化模型的实验性项目

GithubMIRRFCRust实验项目开源项目形式化模型

a-mir-formality是GitHub上的一个开源项目，致力于开发Rust MIR的形式化模型。这个早期实验性项目包含多个层次，如检查、核心、宏、证明、Rust声明和类型层，旨在与Rust的trait求解器实现保持一致。该项目目标是成为Rust语言定义的官方组成部分，为开发者提供深入理解MIR的工具。通过Cargo可以运行项目测试。

StarWhisper - 语言、时序与多模态框架

GithubStarWhisper人工智能司天工程大模型天文学开源项目

StarWhisper项目由国家天文台人工智能工作组支持，涵盖语言模型、时序模型和多模态模型。通过改进训练方法，该项目提升了天文物理、代码与Agent能力，并发布了基于大模型的光变曲线数据处理方法。项目还实现了多模态多任务框架与望远镜控制系统的对接，探索了多模态在天文学领域的应用可能。

LayerZero-v2 - 引领跨链互操作和多链应用开发

GithubLayerZero区块链应用去中心化开源项目智能合约跨链互操作性

LayerZero V2是一个跨链消息传递协议，连接60多个区块链，实现全链互操作性。该协议提供智能合约标准，支持跨链数据传输、代币转移和调用。它还包括可配置的去中心化验证网络和自动化的跨链消息执行器，为开发者创建多链应用提供了强大工具。LayerZero V2的不可变性和无需许可特性，为构建新一代跨链应用奠定了基础。

selefra - 开源的多云与SaaS策略分析工具

GithubSaaSSelefra多云分析开源开源项目策略即代码

这个开源软件使用政策即代码的方式，支持AWS、GCP、Azure等30多项服务的多云与SaaS环境分析。用户可以通过SQL和YAML编写自定义策略，整合多云配置数据，使用VCS进行版本控制，并通过自动化任务确保合规、安全和成本优化。Selefra还集成了GPT模型，提供安全、成本和架构检查建议，帮助用户更好地管理云资源，提升安全性，降低成本，优化架构。

merlinite-7b-lab-GGUF - Merlinite 7b的4-bit量化版本，适用于优化性能和灵活性

Apache LicenseGithubHuggingfaceIBMmerlinitemistral开源项目模型量化

Merlinite 7b的4-bit量化版本由IBM Research开发，针对优化模型性能和灵活性而设计，结合了前沿技术，为数据处理提供更高效的表现，同时确保结果的准确性。

S-LoRA - 大规模并发LoRA适配器高效服务系统

GPU内存优化GithubLoRA适配器S-LoRA大语言模型开源项目批处理推理

S-LoRA系统针对大规模LoRA适配器服务进行优化。采用统一分页、异构批处理和新型张量并行策略，提高内存管理效率和GPU利用率。相较现有技术，S-LoRA提升吞吐量4倍，显著增加可服务适配器数量。这一突破为大规模定制语言模型部署开辟新途径。

palico-ai - LLM应用开发的全栈框架专注性能提升与快速迭代

GithubLLM应用Palico AI实验框架开源项目性能优化部署管理

Palico AI是一个为LLM应用开发设计的全栈框架，它标准化了构建、实验和部署流程。该框架支持模块化构建、精确实验和灵活部署，提供SDK和管理界面，简化开发流程并提高应用性能。Palico AI致力于帮助开发者克服LLM应用在准确性、延迟和成本方面的挑战，实现快速迭代和性能优化。

ivy - 跨框架机器学习代码转换和模型互操作平台

GithubIvy开源开源项目机器学习框架转换模型转换

Ivy 是一个开源的机器学习框架，支持跨多个框架转换机器学习模型和代码。用户可以通过 Ivy 在任何框架中使用机器学习模型或函数，实现代码的转译和模型的互操作性。无论是 PyTorch, TensorFlow, JAX 还是 NumPy，Ivy 都使得代码转换变得简单高效。适用于各类机器学习项目和开发者。它特别适用于那些需要在不同机器学习框架间迁移或转换代码的场景。

phoenix - AI应用开发的全方位观测与评估工具

AI观察平台GithubLLM评估Phoenix开源项目数据可视化

Phoenix是一款开源AI观测平台，为大语言模型应用提供全面的跟踪、评估和实验功能。该平台集成了OpenTelemetry跟踪、LLM性能测试、数据集管理、实验记录和推理分析等特性。Phoenix支持主流AI框架和LLM服务，适用于本地和云端环境，为AI开发人员提供了强大的实验、评估和问题诊断能力。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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