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No 1.  大语言模型评估指南：关于大型语言模型（LLM）评估的指南，提供了从实践经验到理论知识的见解，旨在帮助用户确保 LLM 在特定任务上表现良好 No 2.  基于 PyTorch 的分布式 VAE（变分自编码器）训练器的实现，该训练器用于训练潜在扩散模型（如稳定扩散模型、FLUX、SORA 等）中的 VAE，并包含了一些修改和优化，如固定方差、LPIPS 损失、低通滤波器重建损失等，以提高训练稳定性和性能 No 3.  SCUDA GPU-over-IP：一款能让远程机器上的GPU为只有CPU的机器所用的桥梁工具，实现跨网络使用GPU进行开发和测试 No 4.  早！[太阳] No 5.  Latitude：开源的提示工程平台，旨在帮助开发者和产品团队更容易地构建和管理 AI 特性，提供协作管理、测试、性能分析和实时评估等功能，支持云端和自托管两种部署方式 No 6.  CogVideoX Factory：在 24GB GPU 内存下对 Cog 系列视 ………………………………