只需 1 分钟语音数据就能训练出高质量 TTS 模型，支持少样本音色克隆，适合快速定制个性化语音合成。

统一评测语言模型少样本能力的框架，支持多种任务和模型，方便横向对比不同模型的性能表现。

用 LLM 从非结构化文本中抽取结构化信息，并给出精确的原文出处定位和交互式可视化，方便核对抽取结果。

基于 PyTorch 的元学习研究库，提供 MAML、Meta-SGD 等算法实现和统一接口，方便快速复现和开发少样本学习、元强化学习实验。

一套面向知识图谱抽取与构建的开源工具包，支持命名实体识别、关系抽取、属性抽取和事件抽取，覆盖少样本、文档级和指令抽取等场景。

把 GPT-SoVITS 语音克隆模型转成 ONNX 并做推理的引擎，方便在没有 PyTorch 环境里跑少样本音色克隆和语音合成。

只用几张图片就能让文生图扩散模型学会多个新概念，并把它们组合到同一张图里，适合做个性化图像生成和少样本微调。

CVPR'24 论文官方实现，用上下文残差学习加少量样本提示，让一个通用模型跨类别做异常检测，免去每类单独训练。

精选 GPT、ChatGPT、PaLM 等大模型的提示工程资源合集，涵盖提示设计、少样本学习与提示生成等实践资料，方便快速查找和上手。

按子领域整理的扩散模型论文合集，覆盖图像编辑、分割、检测、少样本等方向，方便快速定位相关研究。

整理 CLIP 等视觉语言模型上 prompt learning 与 adapter learning 方法的论文清单，方便做少样本、零样本分类的研究者快速找到相关工作和基线。