pykan 是一个基于 Kolmogorov-Arnold 表示定理的 Python 库，旨在替代传统的多层感知器 (MLP)，提供更高的模型准确性和可解释性。它特别针对科学研究优化，能够在物理和数学领域解决复杂问题，如识别相关特征、揭示模块结构、发现符号公式等。pykan 通过使用非线性边缘函数和样条函数参数化，能够表示更复杂的曲线并进行细致的调整，从而在数据拟合、PDE 求解等任务中表现出色。
llm-numbers是一个每个LLM开发人员都应该了解的工具，提供关键的统计数据和指标，帮助开发者深入理解模型性能。它支持多种语言模型的评估，并易于集成到现有的机器学习工作流中。此外，llm-numbers还提供可视化工具，以便展示模型数据，让开发者更直观地分析结果。
LLMPruner是一款专为大语言模型设计的裁剪工具，旨在优化模型性能并减少其参数量。它支持多种模型架构，并提供可视化工具，方便用户了解模型结构和裁剪效果，易于与现有机器学习工作流集成。
mlx-llm是基于苹果MLX框架的一个应用平台，旨在为用户提供一个运行和测试语言模型的环境。它支持多种语言模型，并提供交互式实验环境，使得机器学习实验和原型开发变得更加高效。用户可以轻松集成和扩展功能，进行模型输出的可视化和调试，满足各种实验需求。
Graphite Note是一个无代码机器学习平台，让用户在几分钟内生成商业洞察和预测，旨在成为全球最易于使用的机器学习平台，适合所有技能水平的用户。用户只需导入来自CRM、在线商店、客户数据库或其他来源的原始数据，平台便会自动生成算法来回答商业问题，结果以图表、图形和表格的形式组织，方便与团队分享。
