Encord是一个全面的数据引擎，专为AI模型开发而设计。它为高级计算机视觉团队提供工具和工作流程，以简化标记和工作流管理，清理和整理数据，验证标签质量，以及评估模型性能。用户可以通过创建项目和上传视觉数据来使用Encord，随后使用注释工具和工作流管理功能进行数据标注。
Censius是一个AI可观察性和模型监控平台，帮助团队理解、分析和改善AI模型在实际应用中的表现。它提供了对结构化和非结构化生产模型的端到端可见性，并支持主动的模型管理。
Annotab Studio 是一个基于网页的工具，用于创建和管理数据注释。它为 AI 项目提供了无缝的数据平台，允许用户通过物体检测功能对图像进行标注和注释。
People for AI是一家数据标注公司，提供专业的数据标注服务，以支持训练数据集。他们拥有经验丰富的标注团队、先进的标注工具和严谨的方法论，以确保最高质量的注释。
CHCKR是一个提供用户友好且高效的数据检查、验证和管理工具的网站。用户可以通过注册账户来访问各种工具和功能。
Dflux是一个集成的数据科学平台，旨在提供无缝的数据探索、分析和模型开发体验。它帮助用户快速获取可操作的洞察，提升数据分析效率，支持各类数据任务。
chinese2digits 是一个高效的中文转阿拉伯数字的工具，支持多种中文数字表达形式，适合集成到各种NLP项目中。
ChartPixel是一个创新的AI驱动工具，旨在快速有效地转换数据交互。它能在30秒内生成图表和洞察，简化复杂的数据解释过程，适合从学生到专业人士的广泛用户。
SciDataFlow是一个命令行科学数据管理工具，旨在促进科学数据的高效流动和管理。它支持多种数据格式，具有灵活的数据流处理能力，方便用户集成到自动化科研流程中。
Prompt2Model 是一个从自然语言指令生成可部署模型的工具，旨在帮助系统构建者通过自然语言描述任务并提供示例来创建自然语言处理系统。
Roboflow是一个综合平台，旨在帮助软件识别和分析图像和视频中的物体，适用于开发者和工程师，简化数据集创建、模型训练和生产部署的过程。
Algomax是一个平台，旨在简化您的LLM和RAG模型评估，提升提示开发效率，并通过独特的定性指标洞察加速开发过程。该平台提供直观的仪表盘，便于您轻松集成到工作流程中，评估模型性能，评估引擎设计精准，能够深入洞察模型行为。
Ambrosia是一个跨平台的命令行工具，专为优化和处理机器学习所需的文本数据集而设计。它提供多种功能来高效处理数据集，包括去重、过滤和长度检查，并支持基于大语言模型的独特过滤选项psort，旨在提高数据集的质量和使用效率。
该网络旨在利用跨模态知识蒸馏技术进行单目3D目标检测，以提高目标检测任务的准确性。
Noisy-Model-Learning项目旨在理解和缓解在下游任务中预训练过程中的标签噪声影响，从而提高模型在实际应用中的性能。该项目通过分析标签噪声对模型学习的影响，提出有效的策略和方法，以帮助研究人员和开发者在处理带有噪声标签的数据集时，提升模型的准确性和可靠性。
Streamdal是一个开源项目，提供实时数据观察、数据治理与执行、数据质量监控以及数据转换、模糊化、遮蔽等功能，旨在帮助用户高效管理和处理数据。
卡内基梅隆大学团队在首届AI数学奥林匹克竞赛(AIMO)中获得亚军的开源项目，包含完整的训练数据集(AIME、AMC、Odyssey-Math)、验证集、模型微调代码和数据收集脚本，为研究AI解决数学问题提供了宝贵资源
Innovatiana是一个专注于数据标注外包的平台，为AI模型提供高质量的数据注释服务，帮助企业高效完成模型训练、数据收集及处理任务。
