把书、长视频、播客等高价值内容蒸馏成可执行的 Agent Skills，方便直接接入自动化工作流。
汇总视觉语言模型在视觉任务上的论文与资源清单，方便研究者快速跟进多模态预训练、迁移学习和知识蒸馏等方向的最新进展。
一站式视觉模型训练工具，支持 YOLO、ViT、RT-DETR、DINOv3 等模型的预训练、微调与知识蒸馏，省去自己搭训练流程的麻烦。
基于 PyTorch 的知识蒸馏框架，无需写代码即可复现和对比 28 种顶会蒸馏方法，附带训练模型、日志和配置，方便做可复现的深度学习研究。
把 SAM3 通过渐进式知识蒸馏压缩成轻量边缘模型，实现快速的可提示概念分割与跟踪，适合端侧部署。
系统讲解大模型推理与部署的理论与实践，涵盖量化、LoRA、剪枝、知识蒸馏等模型压缩与优化技术，适合想上手 LLM 部署的开发者学习。
飞桨生态下的模型压缩与架构搜索库，提供剪枝、量化、蒸馏和 NAS 等能力，帮你在部署前把深度模型压小提速。
用 0.1% 的数据通过剪枝和知识蒸馏把 Segment Anything 模型压缩成轻量版，大幅降低显存和计算开销，同时保持分割精度。
用基础模型自动给图片打标签，再拿这些标注训练自己的监督视觉模型，省掉人工标注的环节。
面向 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX Runtime 的模型压缩工具，支持 INT8/FP8/INT4 等低比特量化和稀疏化，帮大模型在低精度下保持精度并降低显存与推理成本。
PromptKD 是 CVPR 2024 的官方 PyTorch 实现，用无监督提示蒸馏把大视觉语言模型的能力迁移到小模型上，免去人工标注。
基于 FastAI 和 PyTorch 的模型压缩工具，提供剪枝、蒸馏和量化，帮你在边缘设备上跑更小更快的神经网络。
从零实现的大模型蒸馏与推理服务引擎，包含自定义 Triton/CUDA 算子、FSDP 蒸馏、分页 KV 连续批处理、投机解码和 Rust 网关，适合研究推理加速与可解释性。
把多智能体协作中积累的能力蒸馏进单个 LLM Agent，让一个模型就能跑出多智能体系统的效果，省去多路调用的开销。
汇总知识蒸馏领域的论文、代码与资源清单，方便快速查找教师-学生模型压缩和知识迁移的相关工作。
整理大模型高效化研究的资源清单，汇总量化、剪枝、知识蒸馏等压缩与加速方向的论文和工具，方便快速找到降低推理成本的方法。
面向零基础读者的模型压缩教程，系统讲解剪枝、量化、知识蒸馏、低秩分解和神经架构搜索等让大模型变小变快的方法。
整理扩散模型高效化方向的论文与代码合集，覆盖图像、视频、世界模型和语言生成，聚焦加速、量化、压缩、缓存与蒸馏。