一个让构建和优化LLM评估器变得简单有趣的原型应用。提供游戏化的界面帮助用户构建LLM评估器，包含了对标注数据的评估工具、半自动优化功能，以及一个迭代工作流来对齐标注者与AI输出。
能力密度是研究团队提出的评估不同规模 LLM 的训练质量的新指标，定义为模型的有效参数量与实际参数量的比值。该指标提供了统一的度量框架，通过引入参考模型的概念，建立参数量与性能之间的映射关系，显著降低同等性能的推理成本，并指示模型存在高性价比的有效使用期。
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。
LiteChain是一个构建LLMs应用的轻量级替代LangChain的选择，专注于拥有小而简单的核心，易于学习、适应，文档完备，完全类型化和可组合，旨在帮助开发者快速实现复杂应用逻辑。
一个可以在笔记本电脑运行的LLM试炼场，支持来自多个机构的任意模型，包括OpenAI、Anthropic、Cohere、Forefront、HuggingFace、Aleph Alpha和llama.cpp等。
该项目提供了一个关于LLM应用开发的电子书，涵盖了理论学习及实践代码，帮助理解和整合信息处理系统。
