包含一万个场景的大规模 3D 重建数据集，为神经渲染和新视角合成研究提供训练与评测数据。
把手绘网站草图直接转成 HTML 代码的 Keras 模型，用图像描述架构实现，适合快速把线框图变成可运行页面原型。
通义开源深度研究智能体，能自主规划多步检索、浏览网页并整合信息，产出带引用的研究报告，适合做调研问答和资料汇总。
多智能体框架，让多个大模型智能体通过角色扮演和对话自主协作，用于研究智能体规模化规律并构建协作式 AI 系统。
中文 LLaMA-2 与 Alpaca-2 大模型二期项目，提供支持 64K 超长上下文的中文预训练和指令微调模型，可直接用于长文本理解与对话。
把任意编码助手变成 Google Cloud 上的 AI Agent 专家，提供命令行工具和技能，覆盖 Agent 的创建、评估与部署全流程。
用 Blender 程序化生成带深度、位姿等标注的逼真训练图像，解决计算机视觉任务缺高质量合成数据的问题。
用逼真的合成对话模拟来诊断和优化 LLM Agent 的框架，帮助开发者在真实上线前发现并修复 Agent 的薄弱环节。
基于知识图谱为 LLM 微调合成高质量问答数据，把结构化知识转成训练语料，缓解监督微调数据稀缺。
可配置的合成模式与知识图谱生成器，按需生成 OWL 本体和 RDF 图谱数据，用于基准测试和机器学习实验。
整理大模型训练数据全流程的精选资源库，覆盖数据获取、去重、过滤、配比、合成与溯源，配套「LLM × DATA」综述论文。