Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) es un marco de código abierto unificado diseñado para mejorar la precisión y eficiencia del modelo combinando flujos de trabajo de recuperación y ajuste fino. Los usuarios pueden preparar un corpus, construir un índice de recuperación y conectar el contexto recuperado directamente en los bucles de entrenamiento. Soporta recuperación multimodal para texto, imágenes y videos, se integra con almacenes vectoriales populares y ofrece métricas de evaluación y scripts de implementación para prototipado rápido y despliegue en producción.

ClassiCore-Public proporciona un entorno completo para construir, optimizar y desplegar modelos de clasificación. Cuenta con un constructor de pipelines intuitivo que maneja ingestión de datos en bruto, limpieza y generación de características. El almacén de modelos incorporado incluye algoritmos como Random Forests, SVM y arquitecturas de deep learning. El ajuste automático de hiperparámetros utiliza optimización bayesiana para encontrar configuraciones óptimas. Los modelos entrenados se pueden desplegar como API RESTful o microservicios, con paneles de monitoreo que rastrean métricas de rendimiento en tiempo real. Los plugins extensibles permiten a los desarrolladores agregar preprocesamiento personalizado, visualización o nuevos destinos de despliegue, haciendo que ClassiCore-Public sea ideal para tareas de clasificación a escala industrial.