Log10官网 – 提升大型语言模型的准确性

GLiNER即服务是一个基于FastAPI的微服务，旨在提供高效、可扩展的文本数据命名实体识别功能。该服务支持高并发请求处理，能够在各种负载下保持稳定，并具备实时监控和负载测试功能，确保用户能够实时掌握服务的性能状态。

Apolo Protector 是一款全面的网站安全解决方案，旨在保护网站免受网络威胁，确保敏感数据的安全。用户只需在网站上注册账户，并提供必要的网站信息，即可开始使用。注册后，用户可以配置安全设置，例如防火墙规则和恶意软件扫描，以保护其网站。Apolo Protector 将持续监控网站，发现潜在安全威胁时会发出警报。

LogicLoop是一个低代码SaaS内部工具，用户无需工程师即可设置警报、自动化和审查工作流程。它是一个SQL规则引擎，能够整合来自不同数据库、仓库和API的数据，提供操作警报并自动化风险、欺诈、物流、运营和增长等多种流程。

纽约大学的研究人员提出了一种通过隐扩散模型保留不同年龄身份特征的方法，并且只需要少样本训练，即可直观地用「文本提示」来控制模型输出。

Confident AI是一个综合性的LLM评估平台，提供14种以上的指标来运行LLM实验，管理数据集，监控并整合人类反馈，以自动改进LLM应用。它与DeepEval协作，支持任何用例。

Portkey 使得你的AI应用的生产化变得轻而易举，提供统一的API管理多个AI提供商，确保应用的可靠性，并提供实时监控和调试功能。

CL是一个实验设计框架，旨在通过高效的有监督微调来提升大型语言模型的标签使用效率。它利用实验设计技术，选择出最具信息性的样本进行标注，从而显著提高标签效率，几乎没有额外的计算开销，特别是在生成式任务中有效降低标注成本。

Asseti是一个先进的自动化资产管理平台，通过无人机技术和AI简化资产管理，提供高准确度的数据和洞察力，帮助企业高效处理资产注册和监测。

《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。

一款用于评估和红队任何大型语言模型（LLM）应用的简单且模块化工具，由AI验证基金会开发，集成了基准测试和红队测试，帮助AI开发者、合规团队和AI系统所有者评估LLMs和LLM应用。

只需450美元就能训练自己的o1 preview模型，为开发者提供低成本、高效能的AI模型训练方案，助力AI创新与应用

Tiny LLM zh 是一个从零开始的小参数量中文大语言模型，旨在帮助学习者快速掌握大模型相关知识。该项目提供了公开的数据和代码，支持多阶段训练和人类对齐技术，使得用户能够轻松入门并进行相关实验。

Awesome Deep Graph Clustering 是一套最新的深度图聚类方法的集合，包括论文、代码和数据集。

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