- CACA Agent：基于能力协作的人工智能代理
利用协同能力和开放式架构，我们提出了 CACA Agent，实现了 AI 代理的可扩展性和规划能力，并通过演示展示了 CACA Agent 的操作和应用场景扩展。
- 探究 CLIP 的开放性
该研究通过评估 CLIP 模型的可扩展性，发现它们几乎不是真正的开放模型，并且给出了改善模型开放性的建议，通过增强提示来提高 CLIP 的可扩展性和稳定性。
- QED: 问答解释的框架和数据集
QED 是一个基于语言学的可扩展框架，为问答提供解释，提高了调试能力、扩展性和信任度，可以根据规范的语义概念如引用相等性、句子性和蕴含关系说明问题和答案之间的关系，进行问波应答和解释生成的试验表明，训练涉及 QED 数据的模型可以显著提高问 - OpenVSLAM：一个通用的视觉 SLAM 框架
本研究介绍了 OpenVSLAM，一个具有高可用性和可扩展性的视觉 SLAM 框架，为 AR 设备、机器人和无人机的自主控制等方面提供关键技术支持，是目前较为优秀的开源视觉 SLAM 框架之一。
- OpenNMT: 神经机器翻译工具包
OpenNMT 是一种面向 NMT 研究的开源工具包，主要关注效率、可扩展性和可组合性，并且在多个生产 MT 系统中得到了应用。
- ACLNematus: 一种用于神经机器翻译的工具箱
Nematus 是一个重视高翻译精度、易用性和可扩展性的神经机器翻译工具，可用于构建在 WMT 和 IWSLT 共享翻译任务中表现最好的提交，并用于训练生产环境的系统。
- OpenNMT：神经机器翻译开源工具包
该研究描述了一个优先考虑效率、模块化和可扩展性的神经机器翻译开源工具集，用于支持对模型架构、特征表示和源模态进行 NMT 研究，同时保持竞争性能和合理的训练要求。
- 一种神经网络替代非负音频模型的方法
本文介绍了一种神经网络，可以代替非负矩阵分解（NMF），并进一步展示如何用它实现监督源分离。由于这种方法的可伸缩性，我们展示了如何实现比 NMF 方法更好的源分离性能，以及提出了多种可用于进一步提高性能的衍生结构。
- KDD深度学习软件框架的比较研究
本文比较了五种深度学习框架（Caffe，Neon，TensorFlow，Theano 和 Torch）在三个方面的性能（可扩展性，硬件利用率和速度指标），并评估了它们在训练和部署各种深度学习结构时的性能。 研究结果表明：Theano 和 T - Pylearn2: 一个机器学习研究库
Pylearn2 是一种灵活易用的机器学习研究库，旨在支持包括新型或不寻常用例在内的各种研究项目，并具备先进的分析算法和架构。