推理

AGUVIS

AGUVIS是一款由香港大学与Salesforce联合开发的纯视觉框架,专为自主GUI智能体设计。它支持跨平台操作,通过图像观察与自然语言指令的关联,以及显式规划和推理能力,提高了代理在复杂数字环境中的交互效率。AGUVIS采用大规模数据集及两阶段训练方法,实现了在离线与在线场景中的高效性能,成为首个不依赖外部闭源模型即可独立完成任务的纯视觉GUI代理。

AReaL

AReaL-boba 是由蚂蚁技术研究院与清华大学联合推出的开源强化学习训练框架,具备高效训练、推理能力提升、低资源训练等核心功能。其 7B 模型在数学推理任务中表现突出,且支持大规模模型的低成本复现。框架集成 SGLang 推理系统,采用数据蒸馏与工程优化技术,提升训练效率。适用于教育、自然语言处理、智能体开发等领域,具有高度可复现性和开源特性。

Math24o

Math24o 是 SuperCLUE 开源的高中奥林匹克数学竞赛级别数学推理测评基准,基于 2024 年全国高中数学竞赛预赛试题,包含 21 道高难度解答题。评测通过程序自动判断答案一致性,客观评估模型正确率。支持自动化评估流程,适用于教育、学术研究和模型优化等领域,为数学推理能力的提升提供重要工具。

DistriFusion

DistriFusion是一个专为加速高分辨率扩散模型在多GPU环境中生成图像的分布式并行推理框架。通过将图像分割成多个小块并分配至不同设备上进行独立处理,它能够在不增加额外训练负担的情况下,将推理速度提升高达六倍,同时保持图像质量。其技术原理包括Patch Parallelism(分片并行)、异步通信、位移补丁并行性等,适用于多种现有的扩散模型。应用场景包括AI艺术创作、游戏和电影制作、VR/A

LaDeCo

LaDeCo是一款基于多模态模型的自动化图形设计工具,通过分层规划与逐步生成的方式,实现从多模态输入到高质量设计输出的转换。其核心功能涵盖层规划、层级设计生成、分辨率调整、元素填充及多样化设计输出,广泛适用于设计师、研究人员、评估人员及开发者等群体,助力提升设计效率与质量。

Kimi探索版

Kimi探索版是一款基于深度推理的AI搜索工具,具备强大的搜索、分析及自我优化能力。它能够将复杂问题分解成多个子问题,通过逐步推理与数据整合生成精确解答,并支持数学建模、编程处理及多语言交流。此外,其自我反思机制进一步提升了答案的准确性,广泛适用于学术研究、市场分析、学习辅导和技术支持等场景。

HiDiffusion

大幅提升扩散模型的图像生成质速度提升6倍,由字节跳动的研究团队开发,只需添加一行代码即可

Devika

Devika是一款开源的AI编程工具,支持自然语言指令解析、复杂任务分解以及跨平台代码生成。凭借其先进的AI搜索与推理能力,Devika能够协助开发者高效完成从概念到实现的全过程,涵盖新功能开发、代码重构、Bug修复及自动化测试等多个应用场景。同时,其模块化架构便于扩展,确保了在不同项目中的灵活性与实用性。

Step-1V

覆盖了从个人使用到企业级应用的多个方面的多模态大模型。

OLMoE

OLMoE是一款基于混合专家(MoE)架构的开源大型语言模型,具有高效的稀疏激活机制和快速训练能力。它支持自然语言理解、文本生成、多任务处理等功能,并广泛应用于聊天机器人、内容创作、情感分析和问答系统等领域,通过预训练和微调实现高精度任务执行。 ---