Micro LLAMA
Micro LLAMA 是一款基于简化版 Llama 3 模型的教学工具，通过约 180 行代码实现 8B 参数的最小化模型，支持自注意力机制和前馈神经网络。它提供 Jupyter 笔记本和 Conda 环境配置指南，帮助用户轻松学习和实验，特别适用于学术教学、研究开发和个人学习。
大型语言模型
DuoAttention
DuoAttention是由MIT韩松团队提出的新型框架，通过区分“检索头”和“流式头”两种注意力机制，显著提升了大型语言模型在处理长上下文时的推理效率。该框架有效减少了内存占用，加速了解码和预填充过程，并保持了模型的准确性。它适用于多轮对话、长文档处理、学术研究以及内容推荐等多个领域。
Large Action Models
Large Action Models（LAMs）是微软开发的一种智能系统框架，专注于执行真实世界任务。它通过整合数据收集、模型训练、环境交互和评估等阶段，将语言理解转化为具体行动，提升了AI在自动化和增强人类能力方面的影响力。LAMs具备动态规划、自主执行和专业化训练等特点，广泛应用于办公自动化、智能家居管理、客户服务、电子商务等领域。
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FACTS Grounding
FACTS Grounding是一款由谷歌DeepMind研发的基准测试工具，专门用于评估大型语言模型在生成事实准确文本方面的能力。它通过设置包含多个领域的复杂任务，要求模型基于长文档生成响应，并采用两阶段评估流程验证事实准确性及避免“幻觉”。FACTS Grounding不仅支持信息检索与问答，还能应用于内容摘要生成、文档改写以及客户服务等领域，为模型提供全面而可靠的性能评估。
Ai2 PaperFinder
Ai2 PaperFinder 是由艾伦人工智能研究所开发的基于大型语言模型的学术文献检索工具，支持多领域精准搜索，具备语义驱动、多Agent协同、引用网络分析等功能，能自动规划关键词、挖掘小众文献，助力研究人员快速获取高质量学术成果。
AutoConsis
AutoConsis是一款基于深度学习和大型语言模型的UI内容一致性智能检测工具，能够自动识别和提取界面中的关键数据，并对数据一致性进行高效校验。它支持多业务场景适配，具备高泛化性和高置信度，广泛应用于电商、金融、旅游等多个领域，助力提升用户体验和系统可靠性。
