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Inferri

追随 AI,持续跟进,不断发现。把开源与研究的信号,沉淀为可追随的推理地图。

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这里收录的是我个人长期使用、认可或认为具有行业参考价值的 AI 站点。 如果你希望交换友链或提交推荐,欢迎在 About 页面反馈。
模型与 API
OpenAIAnthropicGoogle AIDeepMindMistral AICohereGroqTogether AIReplicateOpenRouter
模型社区与权重
Hugging FaceModelScopeKagglePapers with CodeCivitaiOllamaLM StudioGitHub Trending
Agent / RAG / 应用框架
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推理加速 / Serving / Infra
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论文与研究
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工具 / 产品 / 工作流
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© 2025 Inferri · Believe in the Power of Inference.
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Constant Observation: f(Intelligence) = Inference

Believe in
Inference

我们不仅仅是 AI 的观察者,更是推理力量的信徒。在硅基生命的脉动中,Inference(推理)是智能最终的回响。

发现开源珍宝深研技术范式

The Power of Inference

Snapshot · 概览

把信息密度变成秩序

首页不只是展示,更是你进入项目库与博客前的“快速校准”。先确认你要追随什么,再开始探索。

内容结构
f(i)
Findings × Insights → Inference。把资源与洞察放进同一套结构里。
组织方式
分类 / 标签
面向用途与能力组织,而不是面向名词堆叠。
维护理念
可追溯
定期回访与更新,记录演进脉络与替代方案。
共建入口
PR / 建议
欢迎补充条目、修正信息、共建筛选维度。
热门项目最新收录高 Star 精选万 Star 俱乐部
Signals · 信号来源

追随可靠的输入,才能得到稳定的输出

我们把值得追随的变化,拆成可解释的维度:项目、文章、趋势与工程权衡。 不迷信单一榜单,只相信可复用的判断。

开源与社区
GitHub TrendingHugging FaceModelScopePapers with Code
把“信息源”变成“结构化信号”:可对比、可追溯、可迁移。
工程与 Infra
vLLMSGLangTensorRT-LLMRay / Modal
把“信息源”变成“结构化信号”:可对比、可追溯、可迁移。
Agent 与范式
LangGraphLlamaIndexDSPyVercel AI SDK
把“信息源”变成“结构化信号”:可对比、可追溯、可迁移。
Opinion
“信息越多,越需要一个能解释选择的系统。”
Inferri 的目标不是覆盖一切,而是用最少的噪声,把你带到“可落地的下一步”。
Ecosystem
长期跟进的生态
OpenAI
Anthropic
Google AI
Mistral
Hugging Face
GitHub
arXiv
OpenReview
f(i) · Manifesto

为什么是 f(i) ?

我们把 AI 世界拆成两类“可被追随的信号”:可直接落地的工程资产(f)与可迁移的判断/洞察(i)。 让它们在同一套结构里聚合、筛选、沉淀,最终指向更强的 Inference。

f(i) = Findings × Insights → Inference
高信噪筛选
结构化沉淀
持续维护
这不是一句口号:它是一种组织方式。我们拒绝平庸的堆砌,强调“可解释的选择依据”, 把资源、经验与方法论组合成可复用的判断系统。
f

Findings & Frameworks

Inferri 持续扫描全球开源社区与工程生态,只为挖掘那些能重新定义“推理”边界的基础架构与创新框架。 你在这里发现的,不是链接清单,而是通往未来的脚手架。

Agent / RAG / Serving / Infra 方向优先
可维护、可替代、可对比
(i)

Insights & Intelligence

教程不应是廉价的说明书,而应是认知的重构。我们关注 Agent 架构、复杂逻辑推演、评测与工程权衡, 把零散的信息淬炼成可迁移的智能见解。

用“为什么这样做”替代“怎么做”
把经验写成可复用范式
×
乘法意味着组合
工程资产需要洞察才能正确使用;洞察需要工程资产才能落地验证。f 与 i 相乘,才会产生复利。
→
箭头意味着方向
所有内容都服务于一个目标:让你更快形成判断、更稳做出选择、更轻松把推理变成生产力。

"推理不仅是计算,它是智能进化的唯一证明。"

如果你也相信推理的力量,那就从高质量的信号开始:先找到可靠的框架,再建立可迁移的洞察。

进入项目库阅读技术洞察
Vision · 愿景

让推理,成为可追随的轨迹

Inferri 不只是一个资源集合,而是一条持续演进的观察线:从开源项目到技术文章,从趋势到方法论, 以“推理”为核心,把碎片化的信息沉淀为可复用的判断与体系。

∇
持续发现
主动扫描开源与论文生态,跟进模型、Agent、基础设施,把“新”变成“可用”。
⊢
结构化沉淀
不做机械罗列:用可解释的分类与标签,让资源拥有语义,让选择变得可靠。
⇢
面向实践
关注能落地的框架与工程范式,把“看懂”推进到“做成”,让推理变成生产力。
进入项目库了解愿景
Map · 内容版图

你在这里能获得什么

把 AI 世界的噪声过滤成路线:从“可直接用的项目”,到“可迁移的思想”,再到“可共建的系统”。

Findings
项目库
开源框架 / 工具链 / 基础设施,持续维护与分类。
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Insights
博客
Agent 架构、推理范式、工程实践与踩坑复盘。
立即进入→
Road
关于
项目愿景、维护路线、共建方式与免责声明。
立即进入→
Features · 特性

不是“资源堆”,而是“判断系统”

用一致的标准去筛选、用结构化的方式去沉淀、用可演进的路线去维护。

内容项目 / 博客
方法分类 / 标签
目标可复用判断
高信噪筛选
不追热点,只收录能解释‘为什么值得’的项目与文章。
语义化分类
面向‘用途’与‘能力’组织内容,而不是面向名词堆叠。
持续维护
定期回访与更新,让链接不腐烂,让结论可追溯。
工程视角
关注可落地的工程范式:Agent、RAG、推理加速、评测与部署。
可扩展共建
欢迎 PR 与建议,让 Inferri 成为‘共同维护的推理地图’。
体验优先
快速、克制、好读:信息密度高,但不牺牲审美与秩序。
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Roadmap · 路线

保持克制,但永远向前

不做花哨的承诺,只做能持续打磨的系统。

Next
更强的筛选维度
引入更多可解释指标:推理能力、部署形态、依赖复杂度、应用场景等。
Soon
内容的“可追溯”
为关键条目提供版本演进脉络与替代方案,降低选择成本。
Later
信号与趋势
把“值得关注的变化”做成高质量信号流:模型、Agent、Infra 迭代。
查看维护与路线
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你可以把它当作一个“精选入口”,也可以把它当作一个“持续维护的判断系统”。 欢迎一起共建:补充项目、提出改进建议、提交 PR。

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