WilmerAI 是一个框架，可以路由到不同的LLM并协同多个LLM一起使用，以增强模型的能力并完成复杂任务。

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。

一种提升LLM性能的全新方法，能够把单一的LLM变身为全能的指挥家，通过高层元提示指令拆分复杂任务并分配给专家模型。

VerifAI的MultiLLM是一个开源框架，通过并行调用多个大型语言模型（LLM）并对其输出进行排名，以找到最佳结果（真实值）。该框架可扩展以支持新的LLM和自定义排名函数，从而评估来自不同LLM的多样化输出。

一种称为LoLCATs的新方法，用于将现有的大型语言模型（如 Llama 和 Mistral）转换为具有亚quadratic时间复杂度的线性化版本，同时保持模型性能。

llama-utils是一个便捷高效的工具，旨在支持用户在本地或边缘设备上运行定制和优化的语言模型(LLM)。它提供简单的操作方式，帮助用户快速部署和管理模型，同时确保高效的性能和资源利用。