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Fly2Sky README.md
Fly beyond limits, Rise to the sky of general intelligence. 挣脱狭义智能的边界,飞向通用人工智能的无垠苍穹。
Fly2Sky 是一个长期致力于 AGI 通用人工智能落地探索 的开源研究工程。
本仓库系统性整合、复现、重构与迭代全球 AI 前沿算法, 覆盖大模型、多模态、强化学习、机器推理、因果认知、神经符号、智能体架构等核心方向。
我们拒绝算法堆砌式开发, 以模块化架构、标准化接口、可复现实验、工程级落地为核心原则, 构建一套完整、可扩展、可持续演进的 AGI 研发底座, 为通用人工智能的理论探索与工程实现铺路。
Fly2Sky ├── foundation # 基础核心架构 & 通用工具库 ├── llm_core # 大语言模型 & 对齐技术 ├── multimodal # 跨模态统一感知与理解 ├── rl_agent # 强化学习、自主决策、智能体 ├── reasoning # 思维链、推理树、因果、符号计算 ├── optimization # 模型压缩、加速、蒸馏、微调方案 ├── examples # 开箱即用完整案例 ├── tests # 单元测试 & 效果复现 └── docs # 算法文档、原理解析、部署指南
Transformer 体系原生实现、高效注意力、 LoRA / QLoRA / RLHF / DPO 对齐算法、 上下文学习、长文本上下文扩展、推理加速。
图文对齐、视觉理解、音视频融合、 通用多模态基座、跨模态检索与生成。
PPO / SAC / TD3 经典及改进算法、 多智能体协同、环境交互、自主决策与规划。
CoT / ToT / GoT 进阶推理框架、 因果推断、知识图谱融合、神经符号结合、数理逻辑求解。
模型量化、结构化剪枝、知识蒸馏、 推理引擎适配、批量部署、资源极限优化。
Python >= 3.10 PyTorch >= 2.0 CUDA >= 11.7 (可选,GPU加速)
git clone https://www.gitlink.org.cn/sunflowerunderthemoon/fly2sky/Fly2Sky.git cd Fly2Sky
pip install -r requirements.txt
from fly2sky.llm_core import LightLLM agent = LightLLM(device="cuda") res = agent.infer("简述AGI的核心定义与发展难点") print(res)
docs/
benchmark/
docs/FAQ.md
Fly2Sky 是长期开源科研项目, 欢迎所有人以任意形式参与共建:
feature/xxx
本项目采用 MIT License, 可自由用于学术研究、个人开发、二次开源, 商业使用请保留项目原始版权声明。
人工智能的终点不是拟合数据,而是拥有通用的感知、推理、创造与进化能力。 Fly2Sky —— 以代码为翼,飞向通用智能的广阔苍穹。
人工智能的终点不是拟合数据,而是拥有通用的感知、推理、创造与进化能力。
Fly2Sky —— 以代码为翼,飞向通用智能的广阔苍穹。
在致力于实现AGI的道路上
版权所有:中国计算机学会技术支持:开源发展技术委员会 京ICP备13000930号-9 京公网安备 11010802032778号
Fly2Sky README.md
✨ Fly2Sky
Towards Artificial General Intelligence | 奔赴通用人工智能之穹顶
📖 项目简介
Fly2Sky 是一个长期致力于 AGI 通用人工智能落地探索 的开源研究工程。
本仓库系统性整合、复现、重构与迭代全球 AI 前沿算法, 覆盖大模型、多模态、强化学习、机器推理、因果认知、神经符号、智能体架构等核心方向。
我们拒绝算法堆砌式开发, 以模块化架构、标准化接口、可复现实验、工程级落地为核心原则, 构建一套完整、可扩展、可持续演进的 AGI 研发底座, 为通用人工智能的理论探索与工程实现铺路。
✨ 核心亮点
📂 核心技术模块
1. LLM 大模型核心
Transformer 体系原生实现、高效注意力、 LoRA / QLoRA / RLHF / DPO 对齐算法、 上下文学习、长文本上下文扩展、推理加速。
2. 多模态统一智能
图文对齐、视觉理解、音视频融合、 通用多模态基座、跨模态检索与生成。
3. 强化学习 & 自主智能体
PPO / SAC / TD3 经典及改进算法、 多智能体协同、环境交互、自主决策与规划。
4. 高级认知与推理
CoT / ToT / GoT 进阶推理框架、 因果推断、知识图谱融合、神经符号结合、数理逻辑求解。
5. 全链路优化工程
模型量化、结构化剪枝、知识蒸馏、 推理引擎适配、批量部署、资源极限优化。
🚀 快速开始
环境依赖
克隆仓库
安装依赖
极简运行示例
📄 文档与资源
docs/benchmark/docs/FAQ.md🤝 贡献指南
Fly2Sky 是长期开源科研项目, 欢迎所有人以任意形式参与共建:
feature/xxx📜 开源协议
本项目采用 MIT License, 可自由用于学术研究、个人开发、二次开源, 商业使用请保留项目原始版权声明。
🌌 愿景