大型语言模型

Arctic

Arctic是一款由云计算公司Snowflake的AI研究团队开发的高效且开源的企业级大型语言模型,拥有480亿参数。该模型采用混合专家模型(MoE)架构,结合了密集变换器(Dense Transformer)和128个专家的特点。Arctic在成本效益、训练效率和推理效率方面具有显著优势,特别适用于企业任务,例如SQL生成、编程和指令遵循。模型基于Apache 2.0许可发布,用户可以自由使用和

DeepCoder

DeepCoder-14B-Preview 是一款基于 Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B 微调的开源代码生成模型,采用分布式强化学习技术,在 LiveCodeBench 基准上达到 60.6% 准确率。支持多语言代码生成、问题解决、补全优化、测试生成等功能,适用于开发、教育、竞赛等多个场景。项目提供完整训练数据与优化方案,推动 RL 在 LLM 中的应用。

Reflection AI

Reflection AI是一个零代码AI Agent开发平台,用户可以创建个性化的AI聊天机器人,模仿真人的沟通风格。该平台基于生成式AI技术,尤其是大型语言模型(LLMs),允许用户通过个人数据训练AI,使其能够以独特方式进行交流。主要功能包括个性化AI Agent创建、快速部署、学习和适应、自定义和微调以及多渠道集成。应用场景广泛,涵盖客户服务、个人助理、社交媒体管理、教育和医疗咨询等领域。

Ultravox

Ultravox 是一种多模态大型语言模型(LLM),能够直接处理文本和语音输入,无需额外的语音识别步骤。其核心技术包括多模态投影器,用于将音频数据转换为高维空间表示,显著提升语音理解和处理效率。该模型支持实时语音对话、多语言扩展及领域特定知识的学习,适用于智能客服、虚拟助手、语言学习、实时翻译及教育等领域。

GTA

GTA是一项由上海交通大学与上海AI实验室合作研发的基准测试,专注于评估大型语言模型在真实世界环境中的工具调用能力。它包含229个精心设计的问题,涉及多个领域,并通过多模态输入输出和细粒度评估指标,全面衡量模型的工具使用效率与准确性。GTA可应用于智能助理开发、多模态交互、自动化客户服务、教育及科研等多个领域,助力提升人工智能系统的综合性能。

SWEET

SWEET-RL是Meta开发的多轮强化学习框架,专为提升大型语言模型在协作推理任务中的表现而设计。通过引入训练时的额外信息优化“批评者”模型,实现精准的信用分配与策略优化。在ColBench基准测试中,其在后端编程和前端设计任务中表现出色,成功率提升6%。适用于文本校对、社交媒体审核、广告合规等多种场景,具备高度的通用性和适应性。

Self

Self-Taught Evaluators是一种无需人工标注数据的模型评估框架,通过自我训练方式增强大型语言模型(LLM)的评估能力。其核心在于利用LLM生成对比输出并进行迭代优化,显著提升了模型评估的准确性,达到了与顶级奖励模型相媲美的效果,广泛适用于语言模型开发、内容评估、教育科研以及技术支持等领域。

Mistral Large

Mistral Large是Mistral AI开发的一款先进的大型语言模型,具备出色的多语言推理能力和强大的上下文理解能力。它在多个基准测试中表现出色,尤其是在多语言处理、推理和知识、数学与编程方面。Mistral Large支持多语言处理,并且能精确遵循指令,还支持函数调用,便于与开发者工具集集成。此外,该模型可通过Azure AI Studio和Azure Machine Learning平

Co

Co-op Translator是一款基于Azure AI服务的开源多语言翻译工具,支持Markdown文件及图像文本的自动化翻译。它采用先进的大型语言模型(LLM)技术,确保翻译质量的同时保持语义准确性和上下文连贯性。该工具可无缝集成到现有项目中,帮助简化本地化流程,适用于开源项目文档、软件开发、技术博客、教育材料以及企业内部文档等多种应用场景。

XGrammar

XGrammar 是一款由陈天奇团队开发的开源工具,旨在为大型语言模型提供高效的结构化数据生成能力。它基于上下文无关语法(CFG),支持生成 JSON 和 SQL 等格式的复杂数据结构,具备字节级下推自动机优化、自适应 token 掩码缓存以及上下文扩展等功能,能够显著提升生成效率并减少延迟,适用于编程语言辅助、数据库操作、自然语言处理、Web 开发等多个领域。