Chain-of-Note项目旨在提升检索增强型语言模型的表现，主要通过生成顺序阅读注释来评估文档的相关性，从而改进语言模型的回复质量，并减少因不可靠检索信息带来的误导性回复。
TextSynth 提供对大型语言模型和文本到图像模型的访问，如 Llama2、Falcon、GPT-J、GPT-NeoX 等，用户可以通过 REST API 或者友好的操作界面进行文本补全、问答、分类、聊天、翻译和图像生成等多种任务。
哈佛大学出品的新论文，旨在提升LLM在TrucefulQA数据集上的正确率。该项目通过改进模型的输出和修正机制，使得大型语言模型在处理特定数据集时表现更佳。
WebGLM旨在利用拥有100亿参数的通用语言模型（GLM）提供高效且经济实惠的网络增强问答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，来改善现实世界应用程序部署。
Hypercharge AI: Parallel Chats 允许用户同时访问多达10个独立的聊天线程，每个线程涉及不同的系统提示和多种大型语言模型（LLMs）。它提供了首个以卡片式UI展示线程对话的移动聊天机器人界面，提升了用户的交互体验。
CSTS是一个专为中文设计的自然语言推理与语义相似度数据集，包含多种推理场景，提供丰富的标注数据，旨在支持机器学习和深度学习模型的训练，帮助提升中文文本的理解和处理能力。
EmotionPrompt是一种将原始提示与情绪刺激相结合的方法，旨在通过情绪提示增强大型语言模型（LLM）的表现。
Zomory是一个搜索引擎，允许用户在所有Notion页面（包括子页面）中进行搜索，并即时获取结果。它与用户的Notion工作区自动同步，提供最新的搜索结果。
