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大型语言模型显著推动了自然语言处理领域的发展，引发了人们对利用其潜力处理各种自然、社会和应用科学领域中特定任务的极大兴趣。

Clarifyze AI提供全面的人工智能课程和大型语言模型的资源，通过生动的动画视频，让孩子们在激动人心的教育旅程中探索AI概念，旨在培养未来的创新者。

Build Your Own AI 为开发者提供实用的见解和示例代码，专注于构建真实世界的AI应用，涵盖大型语言模型(LLMs)和提示工程等概念。

一个模拟医院的虚拟实验，所有患者、护士和医生都是由大型语言模型 (LLM) 提供支持的自主代理，旨在让医生代理人学习如何在模拟中治疗疾病。

本项目对大型语言模型在不同自然语言处理任务中的提示工程方法进行了调查，展示了如何在不需要大量参数重训练或微调的情况下，增强模型能力，并使非深度学习背景的用户能够与大型语言模型进行交互。同时总结了基于NLP任务的各种提示技术，并分析了在不同数据集上的性能表现。

SEED-Story是由腾讯ARC实验室推出的一个多模态长篇故事生成项目。它基于大型语言模型（MLLM），能够从用户提供的图像和文本开始，生成包含丰富、连贯的叙事文本以及风格一致的图像的多模态长篇故事。项目包括多模态故事生成模型、StoryStream数据集以及三阶段的技术方法（视觉分词、指令调优和去分词器适应）。用户可以通过提供起始图像和文本，生成多达25个多模态序列的故事，且生成的图像与叙事文本在风格和角色上保持高度一致。

这是加州大学圣巴巴拉分校、AI2、华盛顿大学、斯坦福大学、麻省理工学院、多伦多大学等单位联合发布的一项调研，旨在缩小知识差距，倡导开放、负责任、协作的进步，关注大型语言模型在数据选择方面的最佳实践和影响。

Llama-3.3-70B-Instruct 是由 Meta 开发的大型语言模型，拥有 70 亿参数，性能与更大模型相当，但成本显著降低。该模型在多语言对话、推理和行业基准测试中表现优异，尤其在 MMLU 测试中超越 Google Gemini 1.5 Pro、OpenAI GPT-4o 和 Amazon Nova Pro。Meta 计划在路易斯安那州建设 100 亿美元的 AI 数据中心，支持未来 Llama 模型的训练。

Self-Retrieval是一个基于大型语言模型(LLM)的自我检索系统，旨在提高信息检索的准确性和效率。它支持多种数据源的检索，并提供用户友好的界面，适用于多种场景。

No-Code Scraper 是一款无代码的数据抓取工具，允许用户轻松地从任何网站提取数据，无需编写代码。通过利用大型语言模型，它简化了数据提取过程，使所有人都能轻松使用。

GLM-4 是智谱公司开发的一系列大型语言模型，最新旗舰模型为 GLM-4-Plus，在语言生成、理解、逻辑推理、指令遵循和长文本处理方面表现优异，与 GPT-4o 和 Llama3.1 性能相当。通过 API 调用，适用于内容创作、数据分析、教育和编程等多种场景。

该项目是一个关于大型语言模型和基础模型在时态数据（时间序列、时空和事件数据）以及AIOps领域应用的资源列表。它提供了全面的资源，包括论文、代码、数据集等，系统地总结了该领域的最新进展，为研究者和开发者提供了可靠的参考。

低成本的简单基于live2d TTS文字转语音和大模型聊天的直播解决方案，结合Live2D动画、TTS文字转语音技术与大型语言模型，实现低成本的虚拟主播直播方案，支持自定义背景色、背景图片和眼神跟随功能，为直播提供更加丰富和互动的体验。

天工AI搜索是昆仑万维推出的首个AI搜索产品，利用100亿参数级的大型语言模型‘天工’，提供精准、个性化的对话式回答。它集成了搜索、对话、写作、文档分析、绘图和PPT制作等多种功能，适合学习、工作和生活。

LLM4IR-Survey是一个专注于大型语言模型在信息检索领域应用的文献列表，涵盖了最新的研究成果和发展动态，支持对比不同模型在信息检索任务中的表现，并提供丰富的参考文献和链接，旨在为研究人员提供全面的参考和启发。