RoboManipBaselines是一个集成了多种模仿学习方法和基准任务环境的软件，旨在为机器人操控提供基准和支持，提升学习效率与准确性。
增强现实世界灵巧操作的模拟人类演示数据增强和训练方法，支持通过模拟和真实数据的联合训练来提升机器人操作技能。
llm-numbers是一个每个LLM开发人员都应该了解的工具，提供关键的统计数据和指标，帮助开发者深入理解模型性能。它支持多种语言模型的评估，并易于集成到现有的机器学习工作流中。此外，llm-numbers还提供可视化工具，以便展示模型数据，让开发者更直观地分析结果。
Zeroth Bot是一款3D打印的开源仿人机器人平台，适用于模拟现实转换和强化学习。它的特点是超级可hack、性价比高，从硬件到SDK再到模拟环境全部开源，材料清单起始成本仅350美元，极大降低了制造和开发的门槛。
这是一个可扩展且高效的主动学习/数据选择系统，旨在为每个人提供服务，优化数据选择过程，以提高模型训练的效率，并支持用户友好的接口和灵活的集成。
ZenBytes是一个关于如何通过ZenML及其各种集成来实现MLOps的简单指南，提供全面的教程和文档，支持多种机器学习框架和工具，帮助数据科学家和工程师更好地协作和部署机器学习模型。
Epochraft是一个数据加载器库，专注于即时标记化和检查点功能，特别用于流畅训练语言模型(LLM)，旨在提高数据处理的效率和训练过程的灵活性。
Crawl4AI是一个简单易用且高效的网页爬虫开源工具，专为大型语言模型(LLM)设计，用于爬取并输出适合训练的数据格式，如Markdown、JSON和HTML等。它具备强大的反爬能力，支持多种媒体数据的提取，同时提供友好的API接口和自定义抓取规则，适合集成到机器学习工作流中。
nnsight包使得用户能够解释和操控深度学习模型的内部结构，支持多种深度学习框架，帮助研究和实验。
JaxIRL是一个在JAX框架中实现的反向强化学习(IRL)算法，能够以极高的效率训练模型，支持多种算法，具有灵活性和可扩展性。
一个基于MuJoCo的项目，旨在实现高效的接触动力学模拟，特别适用于机器人手臂和抓取任务的研究。
Cognify是一个用于生成式AI工作流的多方面优化工具，支持自动增强生成质量并降低成本，可与LangChain、DSPy等框架集成。
