CLIP（对比语言-图像预训练）是一种神经网络，训练于各种（图像，文本）对之间。它可以通过自然语言指示，在不直接优化任务的情况下，预测给定图像最相关的文本片段，类似于 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。CLIP 是一个多模态 AI 模型，专注于图像和文本的联合理解，广泛应用于图像检索和内容生成任务。它由文本编码器和图像编码器组成，旨在将文本和图像的输出向量在语义空间中拉近。
Sulie 提供对基础模型的访问，专注于时间序列预测，支持零样本预测和自动微调，旨在提升预测准确性并简化模型管理。
这是一个强大的Stable Diffusion Web UI扩展，利用Dreambooth技术提升图像生成能力，允许用户使用个性化图像训练自定义模型，并提供易于使用的界面来管理训练参数。
LLMTuner是一个高效的工具，旨在通过简化的微调流程，使用户能够在几行代码内调整大语言模型（LLM）。它支持多种预训练模型的加载和微调，提供灵活的超参数调整功能，同时拥有友好的用户界面，便于用户快速上手。该项目的可扩展性强，适用于不同的应用场景。
LITMUS Predictor是一款强大的AI助手，旨在帮助开发者构建可靠、高性能且公平的多语言自然语言处理系统。它支持多种语言的处理，提供高性能和可靠性，并具备公平性评估功能，易于集成和使用，同时提供灵活的模型训练选项，以满足不同用户的需求。
在部署语言模型前，评估其在特定领域生成事实性信息的能力很重要。我们提出了方法，通过语料库转换自动生成，以评估模型从语料库生成真实事实而非不正确陈述的能力。我们创建了两个基准，并发现基准分数与模型大小和检索增强相关，但在模型排名上并不总是与困惑度一致。
pmdarima是一个统计库，旨在填补Python在时间序列分析中的空白，提供与R的auto.arima函数等效的功能。
Humanoid Control是一个双足机器人行走控制库，采用非线性模型预测控制（NMPC）和全体重力学（WBC）技术，结合MuJoCo仿真平台进行高效的仿真测试，旨在实现精确的机器人运动控制。
MLGB是一个包含50+点击率预估和推荐系统深度模型的、通过TensorFlow和PyTorch撰写的库，旨在提供高效的模型和工具，帮助开发者快速构建和优化推荐系统。
