视频事件分析

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。

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。

Anomify是一个实时异常检测AI，帮助用户快速反应时间序列指标的变化，检测异常、减少误报并加速调试。

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。

Nesa 以端到端加密的方式运行 AI 模型，确保数据隐私和安全，适用于各种敏感数据处理场景。

Corpus-X是一家为企业和初创公司提供定制化AI解决方案的B2B公司，旨在根据客户需求提供服务。

Farspeak是一个API，通过利用向量数据库和大语言模型，帮助开发者快速构建强大的AI驱动应用，支持对结构化和非结构化数据进行CRUD操作。