RSP项目利用随机帧预测技术进行视觉表示学习，旨在提高学习效率，适用于各种视觉表示任务。
FastML是一个终极的MLOps基础框架，旨在加速机器学习项目的开发与部署。它提供了全面的数据处理、预处理、建模和部署脚本，为用户从创意到生产的旅程提供了简化的解决方案。
GRANDE是一个基于梯度的决策树集成项目，旨在提高模型的准确性和可解释性，适用于多种机器学习任务。
Katana ML Skipper 是一个简单且灵活的机器学习工作流引擎，支持多种机器学习任务，具有强大的可扩展性，能够轻松集成其他工具和库，帮助用户高效地创建和管理机器学习工作流。
FiT3D项目旨在通过3D感知的微调技术来增强2D特征表示，提升图像理解和识别的能力。该项目结合了深度学习和计算机视觉的前沿技术，致力于在多种视觉任务中实现更高的性能。
Portal是加载和可视化深度神经网络在图像和视频上的最快方式，基于TypeScript和React构建，并集成了Flask后端，提供高效的深度学习模型操作体验。
包含10万个压缩驾驶视频的数据集，用于机器学习研究，可用于GPT视频预测模型的实验，还包含编码器/解码器和视频预测模型示例
