PL-BERT，一种创新的音素级预训练语言模型，通过预测掩码音素对应的字形，有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估，其合成语音质量在面对非模型文本时，较传统方法有明显提高，推动了语音合成技术的进步。

Lemur项目优化了自然语言和编程技能，旨在成为多功能语言代理的基础。通过预训练和指令微调，Lemur在语言和编程基准测试中表现出色，缩小了开源与商业模型的差距。用户可以访问和使用Lemur-70B和Lemur-70B-Chat模型，实现文本和代码生成。项目由XLang Lab与Salesforce Research合作支持，适用于多种应用场景，包括工具使用和环境反馈的适应，并覆盖广泛的语言和交互代理技能评估。

该项目基于Bengio等人2003年的论文，实现了多层感知器(MLP)作为n-gram语言模型。项目提供C、NumPy和PyTorch三种实现，展示了从底层操作到高级抽象的不同层次。通过对比，突出了PyTorch在Tensor处理、自动微分和深度学习层构建方面的优势。相比传统n-gram模型，此方法以较少参数实现更低验证损失，但训练成本较高。