Gemma 3 QAT
Gemma 3 QAT 是谷歌推出的开源 AI 模型，采用量化感知训练技术，在降低显存需求的同时保持高性能。它支持多模态任务，具备 128,000-token 长上下文处理能力，并可在消费级 GPU 和边缘设备上运行。适用于视觉问答、文档分析、长文本生成等场景，同时兼容多种推理框架，便于部署。
多模态
Transfusion
Transfusion是由Meta公司开发的多模态AI模型，能够同时生成文本和图像，并支持图像编辑功能。该模型通过结合语言模型的下一个token预测和扩散模型，在单一变换器架构上处理混合模态数据。Transfusion在预训练阶段利用了大量的文本和图像数据，表现出强大的扩展性和优异的性能。其主要功能包括多模态生成、混合模态序列训练、高效的注意力机制、模态特定编码、图像压缩、高质量图像生成、文本生成
HuggingSnap
HuggingSnap 是一款基于 Hugging Face 的 AI 助手应用，采用轻量级多模态模型 SmolVLM2，支持图像、视频和文本的本地处理与生成。具备即时视觉描述、多语言文字识别与翻译、隐私保护等功能，适用于旅行、日常辅助、医疗及零售等场景，确保用户数据安全。
Paper2Poster
Paper2Poster是由加拿大滑铁卢大学、新加坡国立大学等机构推出的学术框架，基于多模态自动化技术从科学论文生成海报。它通过Parser、Planner和Painter–Commenter系统实现内容压缩、布局优化和视觉质量提升，支持将长篇论文转化为结构化视觉海报。Paper2Poster引入PaperQuiz评估方法，确保海报有效传达核心内容，提高生成效率，适用于学术会议、报告、科研展示及教
