LLM4TS是一个整合了大量时间序列相关论文和代码的大型语言模型和基础模型平台，旨在为研究人员和开发者提供便利的工具和资源，以便于进行时间序列数据的处理与分析。该项目不仅提供了应用示例，还支持多种时间序列分析任务，简化了用户的操作流程。
Cotempqa项目旨在探讨大型语言模型在共时推理方面的能力，特别是如何理解和分析时序数据。该项目提供了分析视频中时间序列事件和处理动态变化的数据集的工具，帮助研究者和开发者在实时数据处理和推理方面获得更深入的理解与应用。
pmdarima是一个统计库，旨在填补Python在时间序列分析中的空白，提供与R的auto.arima函数等效的功能。
该模型探讨了使用大型生成预训练变换器处理时间序列数据的可能性，旨在提升时间序列分析和预测的准确性。
AI Models是一个旨在提升小型到中型免费及开源AI项目的合作平台。通过提供一个精心策划的AI模型汇编，简化探索和比较不同模型的结果，同时强调用户友好的内容，展示演示和插图，而非复杂的技术术语。
自然语言处理（NLP）教程，涵盖文本词向量、词法分析、预训练语言模型等常见NLP任务，适合作为入门学习和基线参考。
Translatez 是一个方便的工具，允许用户通过拖拽文件或与 GitHub 同步，轻松提取代码中的字符串，并利用大型语言模型（LLM）进行翻译。Translatez 还可以将翻译结果通过 react-i18next 注入到代码中，并输出注入后的文件，甚至可以将更改推送到你的代码仓库。
