数据中心语言模型研究精选：汇总了数据为中心的语言模型研究领域内的趋势项目和优秀论文，包含大规模数据整理、数据质量评估、评估工具包等

Lepton Search是一个为AI使用案例专门构建的Python工具链的搜索工具，当前为测试版。该工具可以在不到500行代码的情况下构建，利用Lepton工具链，使得AI搜索变得更加高效和便捷。

Clear.ml 是一个开源的连续机器学习平台，专注于促进 AI/ML 模型的开发、集成、部署和扩展，支持从数据管理到模型训练再到部署的整个生命周期。

这是一个具有370亿参数的生成式多模态模型，使用统一的自回归目标在大规模多模态序列上进行训练。

Run:ai Model Streamer是一个用于将张量从文件流式传输到GPU内存的Python SDK，支持并发和流式处理。

Summit 是一款前沿工具，旨在简化数据工程过程，帮助数据专业人士和组织高效管理、监控和利用数据。它提供了丰富的功能，支持数据管道、数据质量、治理和集成，适合数据工程师、数据科学家、云架构师等多种角色使用。

高性能的Python计算引擎，专为数据处理和人工智能设计，能够自动并行化Python程序，无需重写代码，大幅提升计算效率

该项目是对多模态大语言模型的全面调查，涵盖最新进展、模型比较和评估以及多种应用场景，信息更新频繁，确保时效性。

MNBVC（Massive Never-ending BT Vast Chinese corpus）是一个超大规模中文语料集，旨在收集各种形式的纯文本中文数据，包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词等。该数据集不仅涵盖主流文化，还包括各类小众文化及火星文，目标数据量达到40TB，目前进度为19.96%（7984GB），支持社区参与和协作。

Industrial Data Labs开发了一款针对管阀配件行业的AI驱动的内部销售助手，旨在简化数据的组织和整合，帮助用户找到每个物料清单或MRO报价请求中的正确产品编码。