Pile-T5：基於Pile資料集訓練的T5模型
Pile-T5是EleutherAI推出的一款自然語言處理模型，它在原有的T5模型基礎上，採用了Pile資料集和LLAMA分詞器進行訓練，以改善對程式碼任務的理解能力。該模型經過了2萬億個token的訓練，是原T5模型訓練量的兩倍。Pile-T5在多項下游任務中表現出色，尤其是在程式碼相關任務上。
GenAI Courses：AI學習平臺
Generative AI Courses是一家提供AI學習課程的線上平臺。透過課程學習，使用者可以掌握GenAI、AI、機器學習、深度學習、chatGPT、DALLE、影象生成、影片生成、文本生成等技術，並瞭解2024年AI領網域的最新發展。
Machine Learning Engineer Learning Path：Google Cloud機器學習工程師學習路徑
Google Cloud的機器學習工程師學習路徑是一套精選的線上課程和實驗，旨在幫助學習者獲得Google Cloud技術實操經驗，掌握機器學習系統的設計、構建、投產、最佳化、運轉和維護等關鍵技能。完成此學習路徑後，學習者可以進一步考取Google Cloud機器學習工程師認證，為職業發展打下堅實基礎。
XTuner：高效靈活的大規模模型微調工具包
XTuner是一個為大型模型（如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM）設計的高效、靈活且功能齊全的微調工具包。它支援在幾乎所有GPU上進行LLM和VLM的預訓練和微調，能夠自動排程高效能操作，如FlashAttention和Triton核心，以提高訓練吞吐量。XTuner與DeepSpeed相容，支援多種ZeRO最佳化技術。
DrEureka：一種透過大型語言模型引導的模擬到現實世界轉移策略，用於獲取機器人技能
DrEureka是一個利用大型語言模型（LLMs）自動化和加速模擬到現實（sim-to-real）設計的方法。它透過物理模擬自動構建合適的獎勵函式和領網域隨機化分佈，以支援現實世界中的轉移。
IC-Light：於影象照明操縱專案
IC-Light專案旨在透過先進的機器學習技術，對影象的照明條件進行操縱，從而實作一致的光照效果。它提供了兩種型別的模型：文本條件重照明模型和背景條件模型，兩者均以前景影象作為輸入。
Granite Code Models：開源基礎模型，用於程式碼智慧任務，支援116種程式設計語言
Granite Code Models 是 IBM 開發的一系列開源基礎模型，專為程式碼生成任務設計，如修復錯誤、解釋程式碼、文檔化程式碼等。這些模型在多種程式語言上進行了訓練，並在不同的程式碼相關任務上達到了最先進的效能。主要優點包括全面的效能、企業級的信任度以及遵循 IBM 的 AI 倫理原則進行訓練。
DataEndpoint.co：找到最佳的機器學習API，無需麻煩地進行請求和預測
資料端點是一個機器學習API市場，使用者可以在其中找到最佳的機器學習API端點，並進行請求和預測，無需繁瑣的操作。產品提供了各種功能，優勢，定價和定位等資訊。
Bunny：輕量級但功能強大的多模態模型家族
Bunny 是一系列輕量級但功能強大的多模態模型，提供多種即插即用的視圖編碼器和語言主幹網路。透過從更廣泛的資料來源進行精選選擇，構建更豐富的訓練資料，以補償模型尺寸的減小。Bunny-v1.0-3B 模型在效能上超越了同類大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，並與 13B 模型效能相當。
Huggingface 映象站：一個公益專案，致力於幫助國內AI開發者快速、穩定的下載模型、資料集
HuggingFace映象站是一個非盈利性專案，旨在為國內的AI開發者提供一個快速且穩定的模型和資料集下載平臺。透過最佳化下載過程，減少因網路問題導致的中斷，它極大地提高了開發者的工作效率。