DSPy是一个语言模型编程框架，通过分离程序流程和参数，实现了提示词和权重的自动优化。该框架引入了新型优化器，能根据特定指标调整参数，有效提升GPT-3.5、GPT-4等模型的性能。DSPy为开发者提供了系统化方法，以更高效地解决复杂AI任务，显著改善了语言模型在各种应用中的可靠性。

这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。