FederatedScope是一个全面的联邦学习平台，提供便捷的使用体验和灵活的定制选项，适用于学术界和工业界的各种联邦学习任务。
Meta 的应用强化学习团队带来了可投入生产的强化学习 AI 代理库，支持多种算法和高效的样本利用率，适用于不同的应用场景。
Giskard是一个开源测试框架，专为生成式AI和机器学习模型设计。它集成了130多种评估指标，支持自动化检测生成内容的事实性、安全性及合规性。Giskard可以处理从表格模型到大型语言模型（LLM）的所有内容，并提供企业级测试中心，支持自托管和云部署。它还与Hugging Face、MLFlow、Weights & Biases等平台无缝集成，帮助团队更快、更好地交付机器学习产品。
Xtreme1 是一个为多感官训练数据生成和处理而设计的平台，提供高效的数据标注和管理工具，支持深度学习模型的训练和评估，并且易于集成到现有的工作流程中。用户可以通过友好的界面和丰富的文档快速上手。
ppi_py是一个通过机器学习实现统计严谨的科学发现的包，支持预测驱动的推断方法，能够进行多种统计分析。
Pipeline AI是一个平台，旨在无缝部署和扩展机器学习（ML）模型。它提供云无关的基础设施和端到端软件，使得机器学习交付快速、简单、可扩展且安全。Pipeline AI通过为任何规模的企业量身定制解决方案而脱颖而出。
LOMO是复旦大学提出的新论文，旨在使用单台8片24G的RTX 3090对Llama 65B模型进行全参数微调。该项目通过优化训练效率和性能，为用户提供了兼容多种深度学习框架的解决方案，并附带详细的实验结果和分析，帮助用户更好地理解模型的表现。
Kandinsky-3是基于Kandinsky2-x模型族构建的开源文本到图像扩散模型，旨在提供高质量的图像生成和多样化的风格选择，支持用户自定义输入，快速生成，并易于扩展。
Groq API Cookbook提供了丰富的示例代码和详细的使用指南，旨在帮助开发者探索和学习Groq API的多种用法。该项目支持多种编程语言，文档易于理解，适合不同水平的开发者使用。
