TRELLIS是一个基于文本条件的大型3D生成模型，采用结构化3D潜变量实现可扩展与多功能的3D内容生成。

Meta Llama 3.2系列90B参数的多模态大语言模型，支持视觉指令理解，经Unsloth动态4位量化优化

NLLB-200是一个支持200种语言的神经机器翻译模型，专注于低资源语言的翻译研究。

NLLB-MoE是Meta开发的混合专家机器翻译模型，支持200种语言，是目前最先进的开放访问机器翻译模型之一。

NLLB-200是一个支持200种语言的大规模多语言机器翻译模型，参数量达33亿

NLLB-200-3.3B 是一个支持200种语言的大规模多语言翻译模型，基于FLORES-200数据集训练。

ERNIE 3.0是一个面向语言理解与生成的大规模知识增强预训练模型，由百度开发。

CodeT5是基于Python语言NTP目标预训练的大规模编码器-解码器模型，专注于代码理解与生成任务

DeBERTaV3通过ELECTRA风格预训练与梯度解耦嵌入共享技术改进DeBERTa，在自然语言理解任务上表现优异

该模型是一个高性能的开放领域聊天机器人，能够融合多项对话技能，如提问、回答、展现知识和同理心等。

这是一个基于大规模神经网络的开放域对话系统，能够进行多轮自然对话并融合多种对话技能。

该模型通过大规模神经模型和精心设计的训练策略，实现了多技能融合的开放域对话能力。

T0pp是基于T5架构的110亿参数编码器-解码器模型，在英语自然语言提示的零样本任务泛化上表现优异，超越GPT-3且体积更小。