# 资源优化

Factorio Learning Environment（FLE）是基于《Factorio》游戏构建的新型框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在长期规划、程序合成和资源优化方面的能力。随着LLMs逐渐饱和现有基准测试，FLE提供了新的开放式评估方式。它的重要性在于能让研究人员更全面、深入地了解LLMs的优势与不足。主要优点是提供了开放式且难度呈指数级增长的挑战，拥有结构化任务和开放式任务两种评估协议。该项目由Jack Hopkins等人开发，以开源形式发布，免费使用，定位是推动AI研究人员对复杂、开放式领域中智能体能力的研究。

Expert Specialized Fine-Tuning (ESFT) 是一种针对具有专家混合(MoE)架构的大型语言模型(LLMs)的高效定制化微调方法。它通过仅调整与任务相关的部分来优化模型性能，提高效率，同时减少资源和存储的使用。

MobiLlama是一个为资源受限设备设计的小型语言模型（SLM），它旨在提供准确且轻量级的解决方案，以满足设备上的处理需求、能效、低内存占用和响应效率。MobiLlama从更大的模型出发，通过精心设计的参数共享方案来降低预训练和部署成本。

Onepane.ai是一个一站式的云资源监控和管理平台。它可以发现和映射业务服务,实时显示状态,并在发生故障时自动发出警报,帮助业务负责人和技术支持人员进行故障根因分析。平台提供自动化的云端管控,标准化的命名规则,智能标签,以及资源优化等功能。

OverQuota是一款AI驱动的配额管理工具，帮助用户有效管理和优化配额使用。它提供实时配额监控、智能配额分配、预测和优化等功能。OverQuota可以帮助企业提高资源利用率，降低成本，并保证业务的顺利进行。