🚀 Оптимизация нагрузки с LPLB для MoE моделей

LPLB — это параллельный балансировщик нагрузки, использующий линейное программирование для оптимизации распределения нагрузки в моделях Mixture-of-Experts. Он динамически перераспределяет экспертов на основе статистики нагрузки, решая задачи распределения токенов для достижения балансировки.

🚀 Основные моменты:
- Использует линейное программирование для перераспределения токенов.
- Поддерживает динамическое переупорядочение экспертов.
- Оптимизирован для работы с NVIDIA cuSolverDx и cuBLASDx.
- Подходит для больших распределенных систем с несколькими GPU.
- Находится на стадии ранних исследований.

📌 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/LPLB

#python

🎨 Создание изображений с LongCat-Image

LongCat-Image — это открытая двуязычная модель для генерации изображений, ориентированная на высокую эффективность и качество. Она превосходит многие существующие модели по производительности и точности, особенно в рендеринге китайского текста и фотореализме.

🚀Основные моменты:
- 6B параметров с высокой производительностью
- Лучшая в своем классе обработка изображений
- Высокая точность рендеринга китайских символов
- Превосходный фотореализм в сгенерированных изображениях
- Полный набор инструментов для разработчиков

📌 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Image

#python

🧠 Skill Seeker: Автоматизация создания Claude AI навыков

Skill Seeker позволяет быстро преобразовать любую документацию в навыки для Claude AI. Инструмент автоматически извлекает, организует и улучшает контент, создавая готовые к загрузке пакеты. Это экономит время и усилия разработчиков, позволяя им сосредоточиться на более важных задачах.

🚀Основные моменты:
- Автоматический сбор данных с любых сайтов документации
- AI-улучшение для создания качественных справочных материалов
- Поддержка множества языков программирования
- Готовые шаблоны для популярных фреймворков
- Бесплатное локальное улучшение без API-расходов

📌 GitHub: https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers

#python

🚀 4D Видео Представление с Trace Anything

Trace Anything предлагает инновационное представление видео в 4D с помощью полей траекторий. Модель эффективно оценивает траектории для любых видео и изображений, позволяя пользователям исследовать результаты в интерактивном 3D-формате.

🚀Основные моменты:
- Моделирует каждую пиксельную траекторию в 3D.
- Поддерживает любые видео и наборы изображений.
- Интерактивный 3D-обозреватель для визуализации результатов.
- Официальная реализация на PyTorch.

📌 GitHub: https://github.com/ByteDance-Seed/TraceAnything

#python

🤖 Симулятор Интеллектуальных Роботов (IR-SIM)

IR-SIM — это легкий симулятор роботов на Python, предназначенный для навигации, управления и обучения с подкреплением. Он предлагает простой интерфейс для моделирования роботов и окружений с поддержкой обнаружения столкновений, что делает его идеальным для учебных и исследовательских целей.

🚀Основные моменты:
- Моделирование различных платформ и сенсоров роботов.
- Легкая настройка сценариев с помощью YAML.
- Визуализация результатов симуляции для отладки.
- Поддержка обнаружения столкновений и настраиваемых политик поведения.
- Подходит для многопользовательского обучения с подкреплением.

📌 GitHub: https://github.com/hanruihua/ir-sim

#python