AutoNetGen 是一个自动化网络生成工具，旨在通过大模型与小模型的协同进化，帮助用户高效地设计和训练机器学习网络，支持多种网络架构，并提供友好的用户界面，极大简化了模型创建过程。
Termshark 是一款受 Wireshark 启发的 tshark 终端用户界面，旨在提供一个图形化的方式来捕获和分析网络流量，支持实时数据包分析、过滤和可视化，帮助用户更好地理解网络数据。
这个开源项目的功能是对类似 #ChatGPT# 的模型进行简单、快速且经济实惠的 RLHF 训练。
Lightning + Colossal-AI 是一个结合了Colossal AI和Lightning AI强大功能的大规模分布式模型训练框架，旨在简化模型训练和部署过程，同时优化内存使用和计算效率，具有强大的可扩展性，适用于多种硬件配置。
Neuralhub是一个先进的平台，旨在简化和增强深度学习和AI开发过程，适用于AI爱好者、研究人员和工程师。它提供了一个全面的环境，支持创建、实验和创新，致力于推动AI研究的民主化。
nanotron是一个开源工具，旨在简化大型语言模型的训练过程，提供了一种高效的3D并行训练方法，从而更好地利用计算资源。
在给定服务器域名的情况下，尝试跟踪我的数据包经过的物理路径。该项目能够展示数据包从源到目的地的实际网络路径，并提供详细的跳数信息和延迟数据，帮助用户分析网络连接质量。
基于电子表格的深度学习模型可视化工具，帮助理解GPT内部机制，实现模型结构和数据流的可视化配置。
WebInsights 是一个可视化的网站分析工具，分析网站代码，并为网站所有者提供易于理解的图形化解释。它还提供关于重要SEO组件（如robots.txt和社交媒体标签）的AI驱动见解。
Systemizer是一个系统设计工具，允许用户模拟大规模分布式系统的数据流，提供可视化的系统架构和实时反馈，帮助用户优化设计。
