项目发布 10-12
jatechan/ai-data-extractor
一个免费开源工具，用于从 AI 编程助手中提取本地聊天历史并统一为 JSONL 格式，支持 Claude Code、Codex CLI、Cursor、Windsurf、Aider、Cline/Roo Code 等。README 说明其可自动发现并提取用户消息、回复、代码上下文、代码改动、工具调用及时间戳、会话 ID、项目路径、模型名等字段，列出各来源的存储格式与搜索路径。
微调与模型适配
学习监督微调、LoRA、模型合并和领域适配，适合定制模型的开发者。
16 条精选 · 入门 4 · 按推荐学习顺序：越基础、直观越靠前，越系统、深入越靠后
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10进阶
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14进阶项目发布 10-28
首批无需上采样步骤的 6 步 LoRA 适配器，速度约提升 5 倍 [N]
First 6-step LoRA adapters with no upsampling step, ~5x faster [N]
r/MachineLearning 社区帖子，作者发布了托管在 Hugging Face 上的一组 6 步 LoRA（PrunaAI/P-Q-Image-2.1），称可将图像生成或编辑从 40 步缩减到 6 步；其中 6 步版用于编辑时保留输入，6 步上采样版去掉了单独的提示词上采样步骤，据称可节省 41 至 80 秒，适配器直接加载在 Qwen-Image-2.1 之上、流程无需改动。适合关注扩散模型少步蒸馏、图像生成/编辑加速的人阅读。
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16深入项目发布 10-28
大规模自蒸馏中的 EMA 教师：ZeRO-3 + PEFT [P]
Self-distillation with an EMA teacher at scale: ZeRO-3 + PEFT [P]
r/MachineLearning 社区帖子，讨论自蒸馏中 EMA 教师与大模型扩展的问题：同时把教师和学生放在 GPU 上会增加延迟和 ZeRO-3 通信开销，作者改用 LoRA 微调，冻结共享骨干、只维护学生和教师两个轻量适配器，并将在 TRL 和 ZeRO-3 下可运行的实现打包成即插即用仓库，支持教师/学生适配器切换、EMA 教师检查点保存与恢复，以及在 GPU 显存紧张时修复内存尖峰的 deepspeed 配置，已在 Qwen3.5 和 ToolAlpaca 上测试。适合做分布式训练、ZeRO-3 与 LoRA 微调实验的人阅读。