早期采用者主动实施新的AI法规，例如欧盟的AI法案。
DeWave使用了事件标记来将脑电波分割成单词级别的特征，这可能导致在没有标记的情况下无法准确地对脑电波进行分割和翻译。
科学家通过机器学习来研究断层线的「慢地震」（预示地震到来的有用指标）信号，有望能作为准确预测地震的科学依据。
该工具为解决关键指标异常提供了系统指导，用户可以按照决策树隔离基础设施、流量或模型版本等因素。值班人员随后可以评估跨实验的预测质量并定位任何降级。HawkEye通过利用先进的模型可解释性算法进一步缩小根本原因的范围，这些算法识别与预测分布异常相关的输入特征。工程师们将收到需要修复的功能的可行性排名列表，以迅速解决问题。
BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，具备更好的性能和商用能力。BakLLaVA在多个基准测试中优于LLaVA213B，并且可以在某些数据上进行微调和推理。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库，不允许商用，但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构，超越了当前的LLaVA方法，具备商用能力。