Nijimap-解决活动信息黑洞的平台

Aurora是中文版MoE模型，具有强大的自然语言处理能力，基于Mixtral-8x7B的进一步工作，激活了该模型在中文开放域的聊天能力。

一个语义查询引擎，允许用户通过类似于 Pandas 的 API 使用大型语言模型（LLM）处理结构化和非结构化数据，支持通过自然语言表达式来执行数据操作。

GitHub Models通过将行业领先的大型和小型语言模型引入超过1亿用户，促进了AI工程师的发展，旨在简化和增强机器学习和自然语言处理的工作流程。

BlogNLP是一个创新的AI工具，利用自然语言处理(NLP)技术帮助用户生成高质量内容。这个工具通过提供简化和增强内容创作过程的功能集，对博客作者、内容营销人员和作家特别有价值。

MinT 是一个轻量级、可扩展的Transformer库，专为自然语言处理任务而设计，提供易于使用的API，支持多种预训练模型，能够高效地进行模型训练和推理。

PyConverse是一个使用多种自然语言处理技术进行对话文本分析的工具，能够帮助用户理解和优化对话系统。该项目支持情感分析、主题建模、用户意图识别等功能，提供灵活的API接口，方便集成到各种应用中。

星辰语义大模型TeleChat2是由中国电信人工智能研究院研发训练的大语言模型，是首个完全国产算力训练并开源的千亿参数模型，包含大约1150亿个参数。

Nanbeige-16B（南北阁-16B）是南北阁大模型实验室研发的160亿参数规模的大语言模型，采用了2.5T Tokens进行预训练，数据包含大量互联网高质量语料、各类书籍、代码等领域脱敏文本，在各个权威测评数据集上都取得了不错的效果。本次发布包含有 Base、Chat 以及扩展上下文长度的 Base-32k、Chat-32k 版本。

一个用于非因果建模的双向线性注意力实现项目，通过Triton优化模型性能，特别适合需要高效处理大量数据的AI应用

MiniMax发布的语言模型，4560亿参数，其中每个token激活459亿参数。采用混合架构，结合Lightning Attention、Softmax Attention和专家混合（MoE），能在推理时处理长达400万token的上下文，在多个学术基准测试中表现出色。

该数据集包含从播客“津津乐道”的 281 集中提取的 18,663 个中文问答对。使用 OpenAI Whisper 转录工具提取字幕，并使用 GPT-3.5 生成问答对。

Refinery是一个开源的数据中心化集成开发环境，专注于自然语言处理，结合了程序化标注、广泛的数据管理和神经搜索能力。

这是一个为自然语言处理和计算语言学研究者及从业者提供的伦理相关资源列表。

面向Stretch 3移动机器人的智能行为开发框架，集成了抓取、操控、导航、LLM代理、语音交互等多项功能。

基于 LLaMA-7B 经过中文数据集增量预训练，旨在提升中文自然语言处理能力。

书生·浦语（InternLM）是由上海人工智能实验室和 SenseTime（贡献相等）与香港中文大学、复旦大学和上海交通大学合作开发的多语言大型语言模型。

Poe是一个强大的AI平台，用户可以提问、获取即时回答并进行互动对话。其核心功能包括自然语言处理、无缝集成和持续学习，旨在提升用户体验并适用于多种行业。

Neuron7.ai是一个先进的AI驱动平台，旨在革新客户服务和支持操作，通过利用复杂的人工智能和机器学习技术，提供预测性见解和自动化建议，提升客户互动的效率和效果。此工具对希望优化客户服务流程和利用数据驱动决策的企业尤为重要。