LLaMA3揭示了模型架构不变的情况下，通过增加数据量可以显著提升模型性能的现实。
该项目旨在比较人类、GPT-4 和 GPT-4V 在抽象和推理任务上的表现，分析不同智能体在这些任务中的能力差异，为理解和提升AI模型提供数据支持。
一个用于评估AI在高考中的表现的项目，旨在通过与真实高考分数线的对比，深入了解大模型在各科目的能力。
Openfabric是一个去中心化的人工智能平台，促进AI创新者、数据提供者、企业和基础设施提供者之间的合作，以创建和使用新的智能算法和服务。
SyntheticAIdata是一个帮助企业生成高质量合成数据的平台，专为训练视觉AI模型而设计。它提供了一种成本效益高的合成数据获取解决方案，支持图像分类、分割和物体检测等多种计算机视觉任务。该平台得到了Microsoft for Startups的支持，并且是NVIDIA Inception项目的一部分。
Mito是一个Python电子表格自动化和代码生成工具，允许用户在电子表格中编辑数据并自动生成对应的Python代码。用户只需安装Mito扩展或组件，便可通过熟悉的电子表格界面轻松进行数据编辑，自动化重复任务。
该研究发现，在计算限制范围内，LLM（高达90亿参数）经过四轮训练后，新数据带来的收益微乎其微，增加资源的收益有限。对于嘈杂的数据集，数据过滤的效果更为显著。
