LMOps框架

LMOps是一个新的框架，用于训练并识别高质量的上下文示例，从而提升大型语言模型的性能。它通过评估候选例子的质量，促进上下文学习，能够有效处理未见过的任务，并对不同大小的LLM模型均有一致的性能提升。

基于Triton语言实现的Flash Attention, 采用OpenAI团队发布的Fused Attention代码，优化了注意力机制，适用于大规模数据处理，支持快速训练和推理，兼容多种深度学习框架。

Auto-GPT-ZH是中文版AutoGPT，旨在提供一个中文环境下的自动化GPT应用，支持多种API扩展，用户可以自定义任务和目标，具有高效的文本生成和对话能力，界面友好，适合各种中文场景的应用。

AdaTest 是一个用于自适应测试的工具，旨在发现并修复自然语言机器学习模型中的缺陷，支持多种语言模型并提供自动化缺陷修复建议。

textlesslib是一个专为无文本口语处理设计的库，集成了多种先进的AI模型，提供高效的音频特征提取，支持多种语言的处理，且开放源代码，易于扩展。