distillation

从零开始在 PyTorch 中实现推理 LLM，逐步说明

一个统一的推理与后训练框架，用于加速影片生成

优秀的知识蒸馏

TurboDiffusion：为影片扩散模型提供 100–200 倍加速

推荐、广告与搜索领域的工业界经典与最新前沿论文集合。

[NeurIPS'22]“ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation”与 [TPAMI'23]“ViTPose++: Vision Transformer for Generic Body Pose Estimation”的官方代码库

在三种不同场景下实现各种持续学习方法（XdG、EWC、SI、LwF、FROMP、DGR、BI-R、ER、A-GEM、iCaRL、Generative Classifier）的 PyTorch 实现。

视觉模型的一站式训练（YOLO、ViTs、RT-DETR、DINOv3）：预训练、微调、蒸馏。

PaddleSlim 是一个用于深度模型压缩与架构搜索的开源库。

通过自我蒸馏的强化学习（SDPO）

致你忘不掉的那个TA，你们干大模型都是码圣 It's giving rebirth era. Welcome to Digital Life 1.0. 🫶

♾️ 开源数字永生框架 — 从聊天记录蒸馏任何人的七维数字分身。支持微信/飞书/iMessage/Telegram等12+平台，7种角色模板，对齐 OpenClaw Soul Spec 标准。一行指令让你的AI学会蒸馏。

NVIDIA FastGen：来自 Diffusion 模型的快速生成

[ICML 2026]“Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation”与 Causal Forcing++ 的官方代码库

在单一管线中生成高质量合成数据、训练、测量与评估

On-Policy 蒸馏精选列表

Kandinsky 5.0：用于视频与图像生成的扩散模型系列

大语言模型策略内蒸馏（OPD）的精选论文、技术报告、框架与工具集合

rCM 与 Causal-rCM：大规模双向／自回归视频扩散蒸馏的领先与统一算法／基础设施

给开发者的 Prompt 工程指南

Flash Diffusion — 加速条件式扩散模型（AAAI 2025 Oral）