Mamba是一种硬件感知的并行算法，旨在解决在语言处理任务中处理长序列时的低效问题。通过实现，Mamba实现了快速推理、线性可扩展性，并在性能上与更大的Transformer模型相媲美。

这是一个新的简单替代方案，基于计算输入激活的权重大小和范数之间的逐元素乘积。

MPT-30B是MosaicML刚刚发布的一种强大模型，具备8K的上下文理解能力，专门设计用于聊天应用，适合多种自然语言处理任务。

textlesslib是一个专为无文本口语处理设计的库，集成了多种先进的AI模型，提供高效的音频特征提取，支持多种语言的处理，且开放源代码，易于扩展。

Rigging是一个轻量级的LLM交互框架，旨在简化生产代码中语言模型的应用。它提供了结构化Pydantic模型与非结构化文本输出之间的互操作性，支持LiteLLM等多种语言模型。用户可以通过Python函数定义提示，进行异步批处理和快速迭代，非常适合大规模生成任务。