推理

TPO

TPO(Test-Time Preference Optimization)是一种在推理阶段优化语言模型输出的框架,通过将奖励模型反馈转化为文本形式,实现对模型输出的动态调整。该方法无需更新模型参数,即可提升模型在多个基准测试中的性能,尤其在指令遵循、偏好对齐、安全性和数学推理等方面效果显著。TPO具备高效、轻量、可扩展的特点,适用于多种实际应用场景。

夸克灵知大模型

夸克灵知大模型是一款具备高阶推理能力的智能学习工具,专为不同阶段的学习者设计。它提供详尽的题目解析、启发式教学及实时互动功能,涵盖K12教育、高等教育及成人教育等多个领域,助力用户全面提升学习效率和理解力。

星火医疗大模型X1

星火医疗大模型X1是科大讯飞开发的专注于医疗领域的深度推理模型,具备强大的复杂问题处理能力和循证推理能力,显著降低医疗幻觉问题。该模型支持个性化健康建议、辅助诊断、病历质控、多模态医疗应用及健康管理等多种功能,广泛应用于医院和健康服务平台,提升医疗效率与准确性。

腾讯混元Turbo S

腾讯混元Turbo S是腾讯推出的高效AI模型,采用Hybrid-Mamba-Transformer架构,提升推理效率并降低计算成本。支持快速响应、多领域推理、内容创作及多模态生成,适用于对话、代码、逻辑推理等场景。兼具短思维链与长思维链能力,性能对标行业领先模型。

商汤商量SenseChat

商汤商量SenseChat是由商汤科技推出的语言大模型,提供对话和文档理解服务,能够处理百科问答、图片理解、数学解答、代码编写等多种任务。

Talker

Talker-Reasoner是一种结合了直觉与逻辑推理能力的双模块AI代理架构,由谷歌DeepMind研发。它通过Talker模块快速生成自然语言回应,以及Reasoner模块执行复杂的逻辑推理和规划,实现了高效的任务处理和自然的人机交互。该架构支持多步推理、信念状态管理及上下文感知,适用于客户服务、健康管理、教育辅导等多个领域。

SVDQuant

SVDQuant是一种由MIT研究团队开发的后训练量化技术,专注于通过4位量化减少扩散模型的内存占用和推理延迟。它利用低秩分支技术吸收量化异常值,支持DiT和UNet架构,并能无缝集成LoRAs。SVDQuant适用于移动设备、个人电脑、云计算平台及低功耗设备,可大幅提升图像生成和处理效率。

CogView

CogView-3-Plus是智谱AI研发的AI文生图模型,采用Transformer架构替代传统的UNet,优化了扩散模型中的噪声规划。它能够根据用户指令生成高质量、高美学评分的图像,支持多种分辨率,并具有实时生成图像的能力。该模型已被集成到“智谱清言”APP中,并提供API服务,适用于艺术创作、游戏设计、广告制作等多个图像生成领域。

OpenThinker

OpenThinker-32B 是一款由多所高校联合开发的开源推理模型,拥有 328 亿参数和 16,000 token 上下文支持,以高效的数据利用和严格的质量控制著称。模型基于少量数据实现优异性能,适用于数学、科学、代码生成等多种推理任务。全面开源,提供模型权重、代码和数据集,支持研究与开发扩展。

LocAgent

LocAgent是一款由多所高校联合开发的代码定位工具,通过构建代码库的图结构并结合大语言模型进行多跳推理,帮助开发者快速找到需修改的代码片段。支持多种开发任务,如错误修复、功能添加和性能优化,具备高效的搜索与定位能力,适用于大规模代码维护场景。