Skill-it是一个用于理解和训练大语言模型（LLM）的数据驱动技能框架，通过选择合适的训练数据来提升下游模型在不同任务上的性能。
一个包含多个样本的基准测试项目，用于大语言模型的测试和评估，旨在帮助研究者和开发者了解模型的性能表现。该项目提供多种语言的测试样本，支持自定义测试用例，易于与现有AI项目集成，方便进行系统性评估。
river是一个用于在线机器学习的Python库，支持增量学习和数据流处理，适合实时预测系统的构建。它具有多种机器学习算法和模型，易于与现有的数据处理管道集成，同时支持模型评估和性能监控。
LLMArena是一个易于使用的工具，可以帮助用户并排比较多个大型语言模型（LLM），并美观地分享这些比较。用户可以选择2到10个LLM进行对比，生成直观的比较结果。
本项目讨论大型语言模型（如GPT-4）在语言相关任务中的表现，并引发关于语言模型是否具备认知能力的哲学争议。重点探讨组合性、语言习得、语义能力等主题，并对人工神经网络作为认知模型的地位进行辩论，同时强调需要进一步的实证研究，以挑战一些长期以来的假设。
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。
Eureka Labs是一所全新的AI原生学校，采用“教师 + AI 共生”的模式，通过AI教学助手来扩展和指导人类专家编写的课程材料，为学生提供全面的学习体验。
一种处理噪声标签的少样本学习方法，旨在提高模型在标签不准确情况下的学习能力。该方法利用少量标记样本进行训练，具备对标签噪声的鲁棒性，适用于图像分类等任务。
