Memory Layers
Memory Layers是一种由Meta研发的技术，通过引入可训练的键值查找机制，为模型增加了额外参数而不增加计算负担。它通过稀疏激活模式补充计算密集型前馈层，显著提升了模型在事实性任务中的表现，同时增强了模型的记忆与知识获取能力。Memory Layers的核心优势在于其高效的信息存储与检索机制，并且在问答、语言模型、推荐系统、知识图谱及对话系统等场景中具有广泛应用前景。
SoulChat2.0
SoulChat2.0是一款基于大语言模型的心理咨询师数字孪生系统，能够模拟真实心理咨询师的语言风格和技术，提高大模型在实际应用场景中的表现。该模型通过少量真实咨询案例快速构建，支持心理咨询师的工作，并促进心理健康大模型领域的研究发展。其核心功能包括心理咨询师数字孪生建模、低成本高效建模、辅助心理咨询以及开源合作。
Gemini Fullstack LangGraph Quickstart
Gemini Fullstack LangGraph Quickstart 是谷歌DeepMind推出的开源项目，旨在帮助开发者快速搭建基于 Google Gemini 2.5 和 LangGraph 的全栈智能研究助手。项目包含 React 前端和 LangGraph 后端，支持动态生成搜索查询、网络研究、反思推理、迭代优化搜索结果，并生成带有引用的综合答案。支持本地开发和 Docker 部署，
Finedefics
Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型，专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述，结合对比学习方法，实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色，准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。
