三行代码就能完成训练和调参的 AutoML 框架，自动搞定表格、图像、文本和时间序列任务，省去手动选模型和调超参的麻烦。

面向 Kubernetes 的 AI 编排与控制平面，统一调度训练任务、超参搜索和 Jupyter 环境，帮团队把机器学习工作流管起来。

微软开源的神经架构搜索（NAS）研究框架，提供快速、可复现、模块化的实验流程，帮你在 PyTorch 上跑 DARTS、Petridish 等 NAS 算法并做超参优化与模型压缩。

自动化调整大模型对齐行为的工具，支持直接干预、LoRA 和 MoE 专家级消融，并用 Optuna 多目标搜索调参。