GLEE是一个通用对象基础模型，在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务，并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力，可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文，研究团队计划开源相关代码和预训练模型。

fastHan是一个基于BERT的多任务中文NLP工具包,支持分词、词性标注、依存分析和命名实体识别等任务。它能处理现代汉语和古汉语,还可进行中文AMR解析。fastHan采用联合训练模型,在多个数据集上表现优异。该工具使用方便,支持GPU加速,并提供模型微调功能,适用于各种中文NLP应用场景。