AmberLJC/LLMSys-PaperList

Что это за инструмент

Кураторский список (Awesome List) академических статей, статей, туториалов и проектов в области систем Large Language Model (LLM).

Зачем нужен

Помогает исследователям и инженерам отслеживать последние разработки в быстрорастущей области LLM Systems. Позволяет быстро оценить тренды (например, переход от оптимизации запросов к оптимизации траекторий агентов) и найти релевантные технические отчеты или фреймворки.

Что можно реализовать

• Изучение актуальных трендов развития LLM Systems на 2024–2026 годы
• Поиск конкретных статей по темам: Training, Serving, Agent Systems, Edge
• Ознакомление с промышленными техническими отчетами (например, Llama 3, DeepSeek-V3, ByteScale)
• Навигация по фреймворкам для обучения, пост-обучения и сервинга моделей
• Получение доступа к бенчмаркам, лидербордам и курсам по MLSys

Ключевые возможности

• Анализ эволюции: фокус смещается с Serving (49% в 2024 до 33% в 2026) на Agentic Systems и Kernel/Model Co-design
• Статистика роста направлений: Agentic/Multi-agent (до 13.1%), Compiler/Kernel (до 10.2%), Speculative Decoding (до 5.7%)
• Детальная категоризация: Pre-training, Post-Training (RLHF), Fault Tolerance, Multi-Modal Systems
• Наличие скриптов воспроизведения и полного анализа трендов в папке trends/
• Объединение академических статей, промышленных отчетов и образовательных материалов в одном репозитории

👤 Кому подойдёт: исследователи, ML Engineers, системные архитекторы, студенты профильных курсов