podlm-public 是一个将任意网页 URL 转换为播客并自动推送至‘小宇宙’平台的工具。项目通过后端服务处理合成任务，支持多线程执行，并包含自动发布逻辑。项目提供多种服务文件和UI页面，支持大语言模型（LLM）和文本转语音（TTS）服务配置。用户可以根据需求自行替换API和TTS服务信息来运行项目。使用Python实现，支持本地运行并通过网页访问管理合成记录。
该项目使用Python和NLTK库，通过自然语言处理技术从公共Twitter流中实时检测并提取符合俳句格式的推文。它利用CMU发音词典进行音节分析，确保提取的推文符合俳句的5-7-5音节结构。项目适用于实时监控、教学示例、数据集生成和社交媒体内容分析等多种场景。
tinyzero是一个使用Python编写的项目，旨在轻松训练类似AlphaZero的智能体，适用于任意环境，并提供了训练和评估智能体的功能。
RLx2是清华大学团队提出的一种强化学习专用的稀疏训练框架，能够完全基于稀疏网络训练深度强化学习模型。
BitNet是微软发布的1-bit LLM变体研究，支持在CPU上快速无损地推理1.58位模型。该项目通过将每个参数表示为三进制数 {-1, 0, 1}，显著改善了时延、内存利用、吞吐量和能耗，能够在苹果M2等CPU上运行，适用于1.58位模型的无损推理。
LLM-Tuning 是一个专注于简化大语言模型（LLM）微调过程的工具，支持多种模型与数据集，旨在帮助用户轻松实现模型训练与评估。
多智能体自动生成框架，基于LLM的自动智能体生成的实验性开源应用，由LLM驱动，自主生成多智能体以实现设定的目标。
PushT环境：基于gymnasium的仿真环境，用于训练智能体将特定形状的块推至目标区域，支持多种观察空间和连续动作空间
