模型
《DeepSeek从入门到精通》
《DeepSeek从入门到精通》是一份系统介绍DeepSeek技术特点、应用场景及使用方法的指南。文章涵盖提示语设计、模型选择、AI伦理、实战案例等内容，旨在帮助用户提升AI交互效率，掌握高级提示语设计技巧，推动人机协作能力的发展。适用于开发者、研究人员及AI初学者。
PromptBench
一个基于 Pytorch 的 Python 包，用于评估和理解大型语言模型的统一库。它为研究人员提供了用户友好的 API，以便对 LLM 进行评估。
Transformer Debugger
Transformer Debugger (TDB) 是一款由OpenAI的对齐团队开发的工具，用于帮助研究人员和开发者理解和分析Transformer模型的内部结构和行为。它提供了无需编程即可探索模型结构的能力，并具备前向传递干预、组件级分析、自动生成解释、可视化界面及后端支持等功能。TDB 支持多种模型和数据集，包括GPT-2模型及其自动编码器。
ConceptMaster
ConceptMaster是一款基于扩散Transformer模型的多概念视频生成框架，可在无需测试调优的情况下生成高质量、概念一致的视频。通过解耦多概念嵌入并独立注入模型，有效解决身份解耦问题，尤其擅长处理高度相似的视觉概念。该工具支持多概念视频定制、高质量数据收集和全面的基准测试，适用于视频创作、动画制作、游戏开发及产品展示等领域。
