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《AI In Action》是一本探讨人工智能在各行业实际应用案例的书籍，揭示顶尖公司如何利用AI驱动收入、降低成本并获得竞争优势。

PromptLocker是一个基于网页的工具，帮助用户存储、分类和检索用于MidJourney、Stable Diffusion、Bard和ChatGPT等AI模型的提示。用户可以通过注册账户，创建分类来组织提示，从而快速存取，提升AI模型的使用效率。

一套评估大语言模型AI研发能力的任务集合，包含7个具有挑战性的任务，涵盖Rust代码编程、GPT-2微调、嵌入修复、LLM训练优化、GPU内核优化等领域，每个任务都有明确的评分标准和基准分数，用于测试AI代理与人类专家的能力对比

2000 Fine Tuning Prompts是一个全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验微调，熟悉其在不同上下文中的功能和应用。

Cognify是一个用于生成式AI工作流的多方面优化工具，支持自动增强生成质量并降低成本，可与LangChain、DSPy等框架集成。

关于算法代码生成的数据集，具有更大规模、更高质量和更精细标签的特点，旨在提供一个更具挑战性的训练数据集和评估基准，用于代码生成模型领域

Self-Consistency是Google提出的一种方法，通过对单一模型进行多次采样和结果融合，显著提升大规模语言模型的推理能力和输出结果的可信度。该方法特别适用于大模型，能够生成高质量的训练数据，从而优化模型的训练过程。

Intel Extension for Transformers 是一个开源项目，旨在使客户端 CPU 上的大型语言模型（LLM）微调成为可能，特别是在没有 GPU 的情况下。它支持在 CPU 上进行 QLoRA 微调，适用于笔记本电脑环境，并通过优化的性能提升模型训练效率。该项目与 HuggingFace Transformers 兼容，支持 4 位推理，并利用 Intel 神经压缩器提供丰富的模型压缩技术，如量化、剪枝和蒸馏，显著提高了英特尔平台上的推理效率。此外，它还支持自动化的仅限权重的 INT4 量化流程，兼容多个流行的大语言模型，如 Llama2、Llama 和 GPT-NeoX。

Mito是一个Python电子表格自动化和代码生成工具，允许用户在电子表格中编辑数据并自动生成对应的Python代码。用户只需安装Mito扩展或组件，便可通过熟悉的电子表格界面轻松进行数据编辑，自动化重复任务。

Dynamiq是一个专为Agentic AI和大型语言模型应用设计的AI智能协同框架，旨在简化AI应用的开发过程，擅长协调检索增强型生成与大型语言模型代理，同时支持多种AI技术的集成，提供高效的任务调度和资源管理。

英伟达开源的智能文档信息提取及结构化工具，能高效处理大规模的PDF、Word、PPT以及图像等复杂的文档，并结构化输出。支持多种文档格式的解析，提取文本、表格、图表和图像等内容，适用于生成式应用的下游任务。

Swarms Cloud是一个终极平台，专为快速、可靠和经济地部署与扩展多模态AI模型而设计，能够满足各种需求，帮助用户轻松管理和优化其AI模型。

Fine Tune AI 是一个在线平台，旨在通过生成高质量的微调数据来帮助用户优化其人工智能模型。用户可以通过输入提示来获取定制的数据集，从而提高模型在特定任务上的表现。该平台支持多种场景，适合不同领域的应用需求。

Phoenix是一个notebook-first的Python库，利用嵌入技术发现LLM、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)和表格模型中的潜在现象和问题。它支持多种模型的可观察性，提供洞察发现工具，帮助识别和解决模型问题，并集成监控功能以实时跟踪模型性能，同时支持模型的微调和优化。

talksprout 是一个轻量且高性价比的客户反馈收集平台，利用 AI 技术自动分析客户反馈，帮助产品改进。它的主要功能是通过可定制的小部件收集客户反馈，并提供基于数据的分析以支持更好的决策。