交互式模型理解

The Interactive Transformer是一个可视化界面，旨在帮助用户理解和解释Transformer模型。该工具提供了交互式的可视化功能，使用户能够实时操作模型参数，并支持多种Transformer模型，具有直观的用户界面和详细的模型组件及机制解释，是学习和研究Transformer的重要工具。

Trapper是一个旨在更轻松地在下游任务上训练基于Transformer的模型的NLP库，采用模块化设计，提供一致的API，支持多种下游任务，能够实现最先进的NLP性能。

LLM Prompt & Model Playground 是一个让用户可以并排测试两个LLM提示、模型或配置的工具。它支持多种输入的实时测试，极大地加快了提示和模型的测试过程，并且提供了慷慨的免费使用额度。该项目由Context.ai开发。

该项目深入介绍了Transformer模型的背景、关键组件及其实现细节，旨在帮助开发者理解并实现Transformer架构。

Share Prompts是一个网站，允许用户轻松分享和探索各种AI模型（如ChatGPT、Bard和Claude）的提示。用户只需访问网站即可一键分享或探索提示，适合创意写作、灵感获取、协作和头脑风暴等多种场景。

该项目旨在理解词嵌入，由达姆施塔特工业大学和莫斯科国立大学的研究人员开发。

阿波罗11号任务模拟，包括1969年历史性月球着陆所使用的阿波罗导航计算机（AGC）软件的完整源代码。