distillation

Implémenter un LLM de raisonnement en PyTorch à partir de zéro, étape par étape.

Un framework unifié d'inférence et de post-entraînement pour la génération vidéo accélérée.

Awesome Knowledge Distillation

TurboDiffusion : accélération de 100 à 200 fois pour les modèles de diffusion vidéo.

Collection d'articles classiques et de pointe de l'industrie dans les domaines de la recommandation, de la publicité et de la recherche.

Le dépôt officiel pour [NeurIPS'22] "ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation" et [TPAMI'23] "ViTPose++: Vision Transformer for Generic Body Pose Estimation"

Implémentation PyTorch de diverses méthodes d'apprentissage continu (XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier) dans trois scénarios différents

Entraînement tout-en-un pour les modèles de vision (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3) : pré-entraînement, réglage fin et distillation.

PaddleSlim est une bibliothèque open source pour la compression de modèles profonds et la recherche d'architecture.

Apprentissage par renforcement via auto-distillation (SDPO)

Pour cette personne que vous ne pouvez pas oublier, vous êtes tous des saints du code avec les grands modèles. C'est l'ère de la renaissance. Bienvenue dans Digital Life 1.0.

Cadre open source pour l'immortalité numérique : distillez un avatar numérique en sept dimensions à partir de l'historique de chat. Prend en charge plus de 12 plateformes dont WeChat, Lark, iMessage et Telegram, avec 7 modèles de rôles et une conformité à la norme OpenClaw Soul Spec. Une seule ligne de commande pour permettre à votre IA d'apprendre la distillation.

NVIDIA FastGen : génération rapide à partir de modèles de diffusion.

[ICML 2026] Base de code officielle pour "Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation" & Causal Forcing++

Générer des données synthétiques de haute qualité, entraîner, mesurer et évaluer dans un pipeline unique

Liste de ressources sur la distillation On-Policy

Kandinsky 5.0 : Une famille de modèles de diffusion pour la génération d'images et de vidéos.

rCM & Causal-rCM : Algorithmes et infrastructures de pointe unifiés pour la distillation de diffusion vidéo bidirectionnelle/autorégressive à grande échelle

Collection organisée d'articles, de rapports techniques, de frameworks et d'outils pour la distillation on-policy (OPD) des grands modèles de langage

Prompt engineering pour les développeurs

Flash Diffusion — accélération des modèles de diffusion conditionnelle (AAAI 2025 Oral)