Goodlookup 是專門為 Google Sheets 用戶設計的智能功能。它無縫地將 GPT-3 的直觀力量與穩健的模糊匹配能力整合在一起。這個工具使用戶能夠高效準確地執行複雜任務，如文本對文本記錄匹配、主題聚類和同義詞解析。借助其預訓練模型，Goodlookup 提供高置信度分數，幫助用戶評估匹配的準確性，以實現對分散數據的更統一視圖。

TorchVision 是一個在 PyTorch 中的包，旨在簡化開發計算機視覺應用程序的過程。它提供了流行數據集的集合，例如 ImageNet 和 COCO，以及可以輕鬆整合到項目中的各種預訓練模型。還包含了圖像預處理和增強的轉換，簡化了訓練深度學習模型的數據準備。通過提供這些資源，TorchVision 使開發者能專注於模型架構和訓練，而無需從頭開始創建每個組件。

RL Collision Avoidance 提供完整的流程，用於開發、訓練和部署多機器人碰撞避免策略。它提供一套與 Gym 相容的模擬情境，在這些情境中代理人透過增強學習算法學習無碰撞的導航。使用者可以自訂環境參數，利用 GPU 加速以加快訓練速度，並導出學習到的策略。該框架還與 ROS 整合，用於實地測試，支援預訓練模型以立即進行評估，以及提供可視化代理人軌跡與性能指標的工具。

Daytona 使組織能快速建立、協調並管理執行複雜工作流程的自主AI代理。透過拖放式工作流程設計器及預訓練模型目錄，使用者可以建立用於客戶服務、銷售推廣、內容產出及資料分析的代理。Daytona 的API連接器可以與CRM、資料庫和Web服務整合，其SDK和CLI允許自訂功能擴充。代理可在沙箱環境測試，並部署於雲端或本地伺服器。內建安全、日誌與即時儀表板，團隊能掌握績效與管理流程。

EnergeticAI 是一個 Node.js 庫，旨在簡化開源 AI 模型的整合。它利用優化的 TensorFlow.js 來支持無伺服器功能，確保快速的冷啟動和高效的執行性能。通過提供常見 AI 任務如嵌入與分類器的預訓練模型，它加速了部署過程，使得 AI 整合對開發者來說變得無縫。通過專注於無伺服器的優化，它確保執行速度最高可達 67 倍，這對現代微服務架構理想。