Non finito是一个专注于多模态模型评估的工具，旨在为用户提供简单易用的平台，以便比较不同模型并公开分享评估结果。与大多数只关注语言模型的工具不同，Non finito强调多模态模型的重要性，确保每个人都能轻松进行模型评估。
SuperCLUE是一个针对中文大模型的综合性基准测试平台，提供标准化的评估指标和多任务测试能力，旨在帮助研究者评估和比较中文大模型的性能。
用于评估和理解大型语言模型的统一评估框架，提供了用户友好的API，方便研究人员进行模型性能评估、提示工程和对抗提示攻击评估等。
JudgeLM是经过微调的语言大模型，旨在有效、高效地在开放式基准测试中评估语言大模型（LLM），提供系统化的模型能力和行为分析，解决多种偏见问题，并在新旧基准测试中展示出色的评判性能。
一个用于促进和支持链式思考的工具库，旨在提高模型推理能力和理解力。
VLABench是一个大规模基准测试平台，专为公平评估视觉语言代理、具身代理和视觉语言模型而设计，提供长视野推理任务的支持，适用于多种任务和场景，旨在为研究人员和开发者提供标准化的测试环境。
Bias-Bench是一个实证调查，旨在评估针对预训练语言模型的去偏见技术的有效性。它通过比较不同的去偏见方法，帮助研究人员理解这些技术在模型训练中的作用。该项目为研究人员提供了一个标准化的平台，以便对去偏见技术进行基准测试和性能评估。
这篇论文探讨了如何评估大模型的性能，包括评估的内容、地点和方法，并分析了当前评估方法的有效性和可信度。
Windows Agent Arena是一个用于大规模评估多模态操作系统代理的框架，旨在为研究人员提供高效的测试和评估工具。它支持不同类型的操作系统代理，能够在各种场景下进行性能测试，以帮助开发更智能的系统。
WOODS是一个针对序列预测任务的出界泛化基准集合，旨在评估模型在各种序列预测任务中的出界泛化能力。该项目提供了一个标准化的基准，方便研究人员在该领域进行比较和实验。
BIG-Bench是一个用于评估神经网络模型性能的基准测量工具，旨在提供全面的评估方法，通过多个任务和指标来衡量AI模型的能力。
min-LLM是一个轻量级的框架，旨在通过最小化代码来简化大语言模型（LLM）的训练过程。它提供了一个高效的训练流程，支持快速原型开发，并且易于集成和扩展，适合研究人员和开发者使用。
UnrealZoo 是一个基于 Unreal Engine 的大规模照片级虚拟世界集合，旨在为具身AI提供仿真环境，具备高质量的图形渲染和多样化的场景。
MBZUAI Bactrian-X是一个多语言可复制的指令遵循模型，使用了3.4M条指令从52种语言训练而成，提供52种单语言模型和1种多语言模型。
一个关于法律自然语言处理的研究工作集，包含相关的资源和工具，旨在促进法律领域的NLP研究与应用。
收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准，方便研究人员和开发者使用。
QinSQL 是一款高性能数据库，旨在高效处理查询和数据，针对各种查询场景进行了优化。
MisguidedAttention是一个集合，旨在利用误导信息挑战大型语言模型的推理能力，主要通过修改经典思维实验和谜题来检验模型的鲁棒性。
