GroupMixFormer是一种高效神经网络架构，基于Group-Mix Attention机制，旨在显著提升各种视觉任务的性能，特别是在图像分类、目标检测和语义分割等领域。
CMT是一个结合卷积神经网络和视觉变换器优势的项目，旨在提升图像分类和目标检测的性能，具有广泛的应用前景。
text-splitter 是一个将文本分割成不同片段的工具，旨在提高处理大型文本的效率。它支持根据字符和令牌计算长度，特别适合与大型语言模型结合使用。
self-adaptive-llms 是一个自适应框架，可以使大型语言模型实时适应未见过的任务，像是为模型装上“智能调节器”，从而在面对新任务时迅速调整，更好地完成任务。
SentenceX是一个支持多种语言的句子分割库，针对速度和实用性进行了优化，适用于文本到语音和机器翻译等多种应用场景。
