WOODS是一个针对序列预测任务的出界泛化基准集合，旨在评估模型在各种序列预测任务中的出界泛化能力。该项目提供了一个标准化的基准，方便研究人员在该领域进行比较和实验。
SuperCLUE是一个针对中文大模型的综合性基准测试平台，提供标准化的评估指标和多任务测试能力，旨在帮助研究者评估和比较中文大模型的性能。
Analytiqus是一个综合性的商业分析与机器学习平台，能够连接多种数据库，使用交互式图表可视化数据，执行特征工程，并利用流行的机器学习模型如RNN、LSTM和CNN。
Ludwig v0.8是一个开源的低代码框架，旨在帮助开发者轻松构建先进的机器学习模型，特别是优化用于使用私有数据构建定制的大型语言模型（LLM）。它提供了一种声明式接口，使得模型的构建过程更加高效和简便。
该项目旨在通过研究自然语言处理中的组合泛化，提供有效的模型和方法，以提升NLP任务的表现。
Platea AI帮助团队快速运行并行测试，结合多个提示和模型，快速达到所需的提示水平。它还允许用户轻松管理和操作快速创建的提示版本。
