该研究项目探索Transformer模型的算术能力。研究团队开发的Abacus Embeddings技术使Transformer模型能执行加法、乘法、排序和按位OR等运算。项目提供复现所需的代码、数据集和评估方法，并详述模型训练、测试和分析流程。这一研究为提升AI模型数学运算能力提供新思路。

Entity Alignment Papers项目收录了实体对齐领域近年来的重要研究论文，涵盖从联合嵌入到图神经网络和预训练语言模型的多种方法。该项目展示了实体对齐技术的发展历程，为研究人员提供了全面的文献综述，并附有论文代码链接。通过这个项目，读者可以深入了解实体对齐领域的最新进展和未来研究方向。