今天是2025年3月17日，星期一，北京，天气晴。
我们继续来看大模型的一些技术总结，从构建但落地，做个全局的索引。特意设定两个，一个是LLM相关汇总github，主打一个全局。一个是关于推理大模型相关汇总，包括语言模型以及多模态大模型。
是个很好的索引，大家可以收藏。
抓住根本问题，做根因，专题化，体系化，会有更多深度思考。大家一起加油。
一、LLM相关汇总github
这类github是一个集大成，主打一个全局。
1、awesome-LLM-resourses
LLM资料总结（数据处理、模型训练、模型部署、o1 模型、小语言模型、视觉语言模型，依旧还在更新，内容涉及数据Data、微调Fine-Tuning、推理Inference、评估Evaluation、体验 Usage、知识库RAG、智能体Agents、搜索Search、书籍Book、课程Course、教程Tutorial、论文Paper、社区Community、Open o1、Small Language Model、Small Vision Language Model多个内容。
地址：https://github.com/WangRongsheng/awesome-LLM-resourses
2、llm-engineer-toolkit
llm-engineer-toolkit，汇集了120多个按类别分类的大语言模型（LLM）相关库和工具，涵盖了从LLM训练、应用开发、推理、服务到数据提取、生成、代理、评估、监控、提示设计、结构化输出、安全与嵌入模型等多个方面。但是并不全面。
地址：https://github.com/KalyanKS-NLP/llm-engineer-toolkit
二、推理大模型相关github总结
1、Post-training总结
技术综述《A Survey on Post-training of Large Language Models》，对当前后训练的技术总结。
也可看看演变时间线：
地址：https://arxiv.org/pdf/2503.06072
2、推理模型长文本压缩技术总结
这类，主要专注于推理大模型。
Awesome-Long2short-on-LRMs，包括论文、带啊、数据集和评估，有多种策略。
地址：https://github.com/Hongcheng-Gao/Awesome-Long2short-on-LRMs
3、大模型推理技术总结
Awesome LLM Reasoning，总结了推理大模型相关技术。
地址：https://kkgithub.com/atfortes/Awesome-LLM-Reasoning
4、多模态推理大模型技术总结
Awesome-MLLM-Reasoning当前多模态推理大模型的几个技术总结工作，包括数据集以及技术方案。
地址：https://github.com/phellonchen/Awesome-MLLM-Reasoning/
同名的还有，纯强化学习路线的多模态推理大模型技术总结，Awesome RL-based Reasoning MLLMs
地址：https://github.com/Sun-Haoyuan23/Awesome-RL-based-Reasoning-MLLMs
（文：老刘说NLP）