Differentiable Adaptive Merging (DAM) 自动化合并多个具有独特能力的大语言模型（LLM），优化模型间的平衡，以提高数据效率和降低计算成本。DAM 超越传统和进化方法，提供可扩展的解决方案，适用于多样化的 AI 系统。
Instill VDP是一个开源的无代码/低代码平台，旨在快速创建AI工作流程。它能够处理非结构化数据，确保高效的数据连接、灵活的管道设计，以及平滑的AI模型与数据源集成。
Mindware是一个API网关，旨在将AI代理连接到互联网。它抽象化了与API服务的编码和配置，增强功能，简化实时数据获取，并通过单一API密钥自动化工作流程。
Weave是一个无需编码的提示管理系统，允许企业主创建个性化的工作流。用户可以连接不同的提示并利用多种大型语言模型，包括一些在特定用例中表现优于大型模型的小型模型。
VerifAI的MultiLLM是一个开源框架，通过并行调用多个大型语言模型（LLM）并对其输出进行排名，以找到最佳结果（真实值）。该框架可扩展以支持新的LLM和自定义排名函数，从而评估来自不同LLM的多样化输出。
llmchain是一个基于Rust语言开发的项目，旨在简化与大型语言模型的交互，支持现代数据变换，灵活构建AI服务，灵感来源于LangChain。
aisuite是吴恩达开源的Python库，旨在提供一个统一接口，让开发者可以轻松使用来自多个提供商的大型语言模型。支持OpenAI、Anthropic、Azure、Google等主流AI服务，使用类似OpenAI的接口设计，使得开发者能够无缝切换不同的LLM提供商进行测试和对比，无需修改代码。
LLMOps是一个灵活、稳健且高效的Python工具包，专为大型语言模型(LLM)的运营设计。它提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等关键功能，帮助开发者和研究人员更好地管理和优化他们的模型。该工具包支持高效的操作，并具备灵活的集成能力，适用于各种机器学习工作流。
