Stanford CRFM基础模型研究中心（CRFM）是一个跨学科的倡议，诞生于斯坦福大学以人为本的人工智能研究所（HAI），旨在在基础模型的研究，开发和部署方面取得根本性的进展。我们是一个跨学科的教师，学生，博士后和研究人员跨越10多个部门谁拥有共同的兴趣研究和建立负责任的基础模型。

Apache Spark MLlib是一个可扩展的机器学习库，提供多种高性能算法和工具，适用于大规模数据处理和分析，支持多种编程语言和数据源。

RoBERTa是一种基于BERT的预训练模型，通过优化训练过程和数据增强技术，提供更加鲁棒的预训练效果。适用于各种自然语言处理任务和跨语言任务。

Daft Art是一个优质的AI专辑封面制作工具，它允许你在几分钟内为你的专辑或曲目封面创建一个惊人的、高质量的艺术作品，借助于策划的美学和一个简单的编辑器。

百度飞浆二次元小姐姐版AI绘画——AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，帮助开发者快速创建和部署模型——可以直接fork（拷贝）别人大佬写好的项目部署到自己的云端，并且每个账号都有免费2核8G运行环境（但是免费的用起来很卡，不推荐）——或者你也可以直接在【应用体验】点击【开始生成】运行（不过体验版的运行时间很长，不推荐）——个人更加推荐用1.0点/小时的4核32G运行环境（亲测可用，强烈推荐！另外，完成新手任务可领100点算力！）

Zebrium是一种Root Cause as a Service™（RCaaS）解决方案，通过机器学习技术自动识别问题的根本原因，准确率高达95.8%。它可以与您的监控和其他工具集成，帮助您快速找到问题的根本原因。

Nes2Net 是一个为基础模型驱动的语音反欺诈任务设计的轻量级嵌套架构，具有较低的错误率，适用于音频深度假造检测。该模型在多个数据集上表现优异，预训练模型和代码已在 GitHub 上发布，便于研究人员和开发者使用。适合音频处理和安全领域，主要定位于提高语音识别和反欺诈的效率和准确性。

基于人工智能的 SQL 查询生成、优化和调试LogicLoop AI SQL是一款基于人工智能技术的SQL查询生成、优化和调试工具。它利用机器学习、自然语言处理等技术，为SQL查询提供了更高效、更准确的查询方案。

Microsoft Research Lab – Montréal 是微软研究院在蒙特利尔的实验室，致力于构建能够从世界中学习和理解的机器，推动深度学习技术的发展，解决人工智能中的伦理问题。

Google Cloud的Tensor Processing Units（TPUs）是专为加速机器学习工作负载而定制的，可优化性能和成本，适用于从训练到推理的所有AI工作负载。

Midjourney爱国版

The Ultra-Scale Playbook 是一个基于 Hugging Face Spaces 提供的模型工具，专注于超大规模系统的优化和设计。它利用先进的技术框架，帮助开发者和企业高效地构建和管理大规模系统。该工具的主要优点包括高度的可扩展性、优化的性能和易于集成的特性。它适用于需要处理复杂数据和大规模计算任务的场景，如人工智能、机器学习和大数据处理。产品目前以开源的形式提供，适合各种规模的企业和开发者使用。

Linguix是一款针对内容创作者和商务人士的人工智能写作助手和语法检查器。它可以通过机器学习算法分析语法、词汇和风格，帮助用户快速完成高质量文本的写作。

Assisterr是一个基于web3的分析平台，使用自然语言处理和人工智能帮助用户探索和分析其分布式网络中的数据。

LogicPlum是一家提供AI解决方案的公司，帮助您快速部署定制化的AI应用程序，以提高业务效率和创造更多价值。

AI21实验室是一个人工智能实验室；一家产品公司，其使命是通过让机器成为人类的思维伙伴来重新想象我们的阅读和写作方式。

一款简单易用的AI绘画工具，用户只需输入一段文字，选择相应的主题和风格，啤啤熊即可免费生成精美的图片。

Simple ML for Sheets是一款适用于Google Sheets™的机器学习附加组件，可以帮助用户进行数据预测、预测未来值、发现异常、找到模式等。

Whisper to Stable Diffusion是一个Hugging Face Space，由fffiloni创建。它为文本处理提供机器学习应用程序、模型、数据集和工具。该网站提供了各种自然语言处理任务的解决方案，如机器翻译、文本摘要、问答和文本生成。

MiniCPM3-4B是MiniCPM系列的第三代产品，整体性能超越了Phi-3.5-mini-Instruct和GPT-3.5-Turbo-0125，与许多近期的7B至9B模型相当。与前两代相比，MiniCPM3-4B具有更强大的多功能性，支持函数调用和代码解释器，使其能够更广泛地应用于各种场景。此外，MiniCPM3-4B拥有32k的上下文窗口，配合LLMxMapReduce技术，理论上可以处理无限上下文，而无需大量内存。

免费使用AI文字绘画，GPT中文免费版

InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型（MLLM），在InternVL 2.0的基础上，通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升，进一步发展而来。该模型系列在视觉感知和多模态能力方面进行了优化，支持包括图像、文本到文本的转换在内的多种功能，适用于需要处理视觉和语言信息的复杂任务。

obaby@mars - Artificial Intelligence / Reverse Engineering / Internet of Things / Full Stack Developer

Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型，它们在各种规模上都达到了最先进的性能，同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元，可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型，旨在处理大规模的序列多模态数据，实现高级推理，并做出可靠的决策。

LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。

ProactiveAgent是一个基于大型语言模型（LLM）的主动式代理项目，旨在构建一个能够预测用户需求并主动提供帮助的智能代理。该项目通过数据收集和生成管道、自动评估器和训练代理来实现这一目标。ProactiveAgent的主要优点包括环境感知、协助标注、动态数据生成和构建管道，其奖励模型在测试集上达到了0.918的F1分数，显示出良好的性能。该产品背景信息显示，它适用于编程、写作和日常生活场景，并且遵循Apache License 2.0协议。

Azure Machine Learning是一种机器学习平台，可以简化构建和部署机器学习模型的过程，适用于各种预测分析、图像识别和自然语言处理场景。

LazyGraphRAG是微软研究院开发的一种新型图谱增强型检索增强生成（RAG）模型，它不需要预先对源数据进行总结，从而避免了可能让一些用户和用例望而却步的前期索引成本。LazyGraphRAG在成本和质量方面具有内在的可扩展性，它通过推迟使用大型语言模型（LLM）来大幅提高答案生成的效率。该模型在本地和全局查询的性能上均展现出色，同时查询成本远低于传统的GraphRAG。LazyGraphRAG的出现，为AI系统在私有数据集上处理复杂问题提供了新的解决方案，具有重要的商业和技术价值。

Alteryx Open Source是一个开源项目，旨在通过创建下一代技术、工具和产品来释放机器学习的全部潜力。它包括Featuretools、Compose、EvalML和Woodwork等项目，为Alteryx平台的机器学习能力提供了基础。

Apple机器学习研究团队致力于推动机器学习和人工智能领域的发展，通过多信号大型语言模型和多模态LLM预训练方法，提供更准确、更智能的语音和图像处理能力。