用于快速拟合神经场(neural fields)到整个数据集的库，为下游任务提供代表性的表示
llama-jax是LLaMA的JAX实现，旨在利用Google Cloud TPU进行训练，提供高效、灵活的模型训练解决方案。
nat.dev是一个开源的LLM（语言模型）测试平台，提供用户友好的界面，方便用户实验不同的LLM模型并分析其性能。用户可以创建账户，选择不同的模型进行测试，输入文本提示，生成响应，并评估生成的输出。该平台还允许用户自定义模型参数，适合高级用户进行微调。
由来自北航、中山大学、浙大和华东师范的团队合作开发的国产AI小镇，AgentSims能够模拟多种智能体的行为，支持复杂环境的交互，具备可扩展的架构设计，并提供丰富的API接口，旨在为研究和开发提供强大的支持。
Simple-SimCSE是SimCSE模型的简单实现，支持无监督和有监督的训练方法，易于与流行的深度学习框架（如PyTorch）集成，并允许自定义训练和评估设置。
ImageBind-LoRA是一个非官方的ImageBind微调工具，利用LoRA技术实现高效的多模态嵌入学习。该项目旨在简化模型训练流程，并提供强大的可扩展性，适用于不同的数据集。
这是一个精心策划的关于GPT、ChatGPT、OpenAI、LLM等相关项目和资源的集合。
llama_index是一个高效的半结构化检索工具，专注于多模态数据处理，能够与Gemini Pro Vision无缝集成，提供易于使用的API，适合开发者和研究人员在各种应用场景下进行数据检索和分析。
ColorPeel是一个利用扩散模型，通过颜色和形状的分离来进行颜色提示学习的项目，旨在提高图像生成的灵活性与质量。
这是一个精心整理的医疗和健康领域流行数据集、模型和论文的列表，旨在为医学/健康领域的LLM提供支持。该项目定期更新，以反映最新的进展，并采用用户友好的组织方式，方便导航。
VQGraph重新思考图表示空间，旨在桥接图神经网络（GNNs）和多层感知机（MLPs），提供创新的图表示技术，提升图基机器学习任务的效率和效果。
AtomGPT是基于LLaMA的模型架构，通过从零开始训练，旨在展示模型的进化过程及学习能力的提升，帮助研究人员深入理解模型的学习过程。
