大型语言模型

ItiNera

ItiNera是一款由香港大学与麻省理工学院合作开发的智能城市行程规划系统,基于大型语言模型和空间优化技术,为用户提供个性化、高效、连贯的Citywalk路线规划服务。系统包含兴趣点数据库构建、请求解析、偏好感知检索、空间优化及行程生成五大模块,支持实时动态信息更新,适用于个人旅游、城市漫步、短途旅行等多种场景。

xLAM

xLAM 是 Salesforce 开源的一款大型语言模型,专为功能调用任务设计。该模型具备多语言支持、预训练模型、迁移学习、自然语言处理等主要功能,并基于 Transformer 架构实现。它在多个基准测试中表现出色,适用于自动化任务、模板共享、插件开发和教育等多个应用场景。

TinyTroupe

TinyTroupe是一款基于大型语言模型的Python库,专注于生成逼真的虚拟人物行为。它通过构建虚拟角色(TinyPerson)与环境(TinyWorld),实现个性化、高自由度的行为模拟,并支持多智能体间的互动。该工具适用于市场研究、产品测试、用户体验优化等多个领域,为企业提供洞察力与决策支持。 ---

AutoConsis

AutoConsis是一款基于深度学习和大型语言模型的UI内容一致性智能检测工具,能够自动识别和提取界面中的关键数据,并对数据一致性进行高效校验。它支持多业务场景适配,具备高泛化性和高置信度,广泛应用于电商、金融、旅游等多个领域,助力提升用户体验和系统可靠性。

Llama 3

Llama 3是Meta公司开发的一款最新大型语言模型,提供了8B和70B两种参数规模的模型。它通过增加参数规模、扩大训练数据集、优化模型架构和增强安全性等功能,显著提升了自然语言处理能力,适用于编程、问题解决、翻译和对话生成等多种应用场景。Llama 3在多个基准测试中表现出色,并且通过指令微调进一步增强了特定任务的表现。

TeleChat2

TeleChat2-115B是一款由中国电信人工智能研究院开发的大型语言模型,具备强大的文本生成能力。它支持多语言处理,包括中文和英文,并且能够高效执行多种任务,如文本生成、代码编写、数据分析和语言翻译等。此外,TeleChat2-115B通过先进的架构设计,如Decoder-only结构和Rotary Embedding位置编码方法,提升了模型性能与稳定性。该模型适用于智能客服、内容创作、教育辅

TigerBot

TigerBot是一个功能丰富、持续进化的大型语言模型,它通过不断的技术创新和社区贡献,为用户提供了一个强大的多语言多任务处理能力。

SPAR

SPAR是一种自我博弈框架,专为增强大型语言模型的指令遵循能力设计。它通过生成者和完善者的角色互动,利用树搜索技术和迭代优化,提升模型的自我完善能力。实验显示,SPAR在多个基准测试中表现出色,适用于智能助手、客户服务、教育技术及医疗咨询等多个应用场景。

OmniParser

OmniParser是一款由微软研究院开发的屏幕解析工具,能够将UI截图转换为结构化数据,通过识别可交互图标和提取功能语义,提升基于大型语言模型的UI代理系统的性能。它支持跨平台应用,无需依赖额外信息,适用于自动化软件测试、虚拟助手、辅助技术等多个领域。

ChatMCP

ChatMCP是一款基于模型上下文协议(MCP)的AI聊天客户端,支持与多种大型语言模型(LLM)交互。它提供自动化安装MCP服务器、SSE传输支持、自动选择服务器及聊天记录管理等功能,并通过MCP服务器市场实现与不同数据源的聊天。用户可配置LLM API密钥和端点,界面友好且功能强大,适用于客户服务、个人助理、教育学习、企业内部沟通及信息检索等多种场景。