大型语言模型

OpenR

OpenR是一个由多家知名高校联合开发的开源框架,专注于通过强化学习和搜索技术提升大型语言模型的推理能力。它集成了数据获取、强化学习训练及非自回归解码功能,支持多种搜索算法和在线强化学习训练,能够有效提高模型的推理效率和精度。同时,其自动化数据处理能力减少了人工标注的需求,适用于数学问题求解、代码生成、自然语言处理等多种应用场景。

AISmartCube

AISmartCube是一个低代码平台,专为简化AI工具开发与业务流程自动化设计。它支持无代码构建AI工具,集成多种功能节点(如LLMs、图像处理、数据抓取等),并提供AI助手及共享知识库服务。该平台适用于自动化工作流、客户服务、内容创作、市场分析以及个性化推荐等多个领域。

Agentic Reasoning

Agentic Reasoning是由牛津大学开发的增强大型语言模型推理能力的框架,通过整合外部工具(如网络搜索、代码执行和结构化记忆)解决复杂的多步骤推理问题。其核心在于动态调用代理,如Mind Map代理、网络搜索代理和代码代理,以提升推理效率与准确性。该框架在博士级科学推理和深度研究任务中表现优异,具备实时信息检索、逻辑关系组织和计算分析支持等功能,适用于学术、医学、金融等多个领域。

II

II-Agent 是一个开源的 Agent 框架,通过与大型语言模型(LLM)交互,简化和提升跨领域的工作流程。其核心功能包括研究与事实核查、内容生成、数据分析与可视化、软件开发、工作流自动化及问题解决等。具备动态上下文提示、智能 token 管理、规划与反思能力、多模态处理以及实时通信等功能。支持 CLI 和 WebSocket 接口,适用于智能客服、金融投顾、医疗诊断和教育辅导等多种场景。

Mistral AI

Mistral AI 推出了 Mistral 7B,这是一种突破性的 7.3B 参数语言模型,它的功能超越了许多大型模型,提供了增强的推理、理解和概括,同时高效且具有成本效益。

ELLA

ELLA(Efficient Large Language Model Adapter)是一种由腾讯研究人员开发的方法,旨在提升文本到图像生成模型的语义对齐能力。它通过引入时序感知语义连接器(TSC),动态提取预训练大型语言模型(LLM)中的时序依赖条件,从而提高模型对复杂文本提示的理解能力。ELLA无需重新训练,可以直接应用于预训练的LLM和U-Net模型,且能与现有模型和工具无缝集成,显著提升

WebDreamer

WebDreamer是一款基于大型语言模型的网络智能体,专注于通过模拟和预测网络交互结果来进行高效的任务规划与决策。它具备模拟函数、评分函数以及候选动作生成等功能,能够显著提升网络任务执行的效率与安全性,同时支持多种应用场景,包括网页自动化、智能搜索、客户服务等领域。

SearchAgent

SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)研究人员开发的高效推理框架,旨在提升基于大型语言模型(LLM)的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术,显著提高系统吞吐量(1.3至3.4倍),降低延迟(降至原来的1/1.7至1/5),同时保持生成质量。该框架优化资源利用率,适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景,为复杂A

MobileLLM

MobileLLM是一款针对移动设备优化的大型语言模型,具有语言理解与生成、零样本常识推理、聊天交互、API调用、文本重写与摘要生成以及数学问题解决等功能。它通过深度薄型架构、SwiGLU激活函数、嵌入共享和分组查询注意力机制等技术,在低参数环境下实现高效性能,适用于移动聊天、语音助手、内容推荐、教育辅助和移动搜索等多种应用场景。

PUMA

PUMA是一款先进的多模态大型语言模型,专注于通过整合多粒度视觉特征提升视觉生成与理解能力。它支持文本到图像生成、图像编辑、条件图像生成及多粒度视觉解码等功能,适用于艺术创作、媒体娱乐、广告营销等多个领域,凭借其强大的多模态预训练和微调技术,成为多模态AI领域的前沿探索。