Mercury Coder Mercury Coder 是 Inception Labs 推出的扩散型大语言模型,专为代码生成设计。它采用“从粗到细”机制,支持并行生成,每秒可处理超过 1000 个 token,效率显著高于传统模型。具备代码生成、补全、优化、多语言支持及可控生成等功能,适用于开发效率提升、教育辅助、代码优化及低代码平台集成等场景。 AI项目与工具 2025年06月12日 24 点赞 0 评论 447 浏览
Fractal Generative Models Fractal Generative Models 是一种基于分形架构的图像生成技术,通过递归调用“原子模块”实现逐像素生成高分辨率图像。该模型结合 Transformer 模块,采用分而治之策略,大幅提升计算效率。不仅适用于图像生成,还可扩展至分子结构、蛋白质等高维数据建模,具有广泛的应用潜力。 AI项目与工具 2025年06月12日 69 点赞 0 评论 354 浏览
MiniMind MiniMind 是一款轻量级开源语言模型项目,具备极低的训练成本和高效的训练流程。其最小模型仅需 25.8M 参数,可在普通 GPU 上运行,支持多模态能力,如视觉语言模型 MiniMind-V。项目提供完整的训练代码,涵盖预训练、微调、LoRA、DPO 和模型蒸馏,兼容主流框架,适合初学者和开发者快速上手并应用于多个领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 77 点赞 0 评论 425 浏览
CogView4 CogView4是一款由智谱推出的开源文生图模型,具有60亿参数,支持中英文输入与高分辨率图像生成。在DPG-Bench基准测试中表现优异,达到当前开源模型的领先水平。模型具备强大的语义理解能力,尤其在中文文字生成方面表现突出,适用于广告设计、教育、儿童绘本及电商等领域。其技术架构融合扩散模型与Transformer,并采用显存优化技术提升推理效率。 AI项目与工具 2025年06月12日 83 点赞 0 评论 469 浏览
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。 AI项目与工具 2025年06月12日 86 点赞 0 评论 448 浏览
MeteoRA MeteoRA是一种基于LoRA和混合专家架构的多任务嵌入框架,用于大型语言模型。它支持多任务适配器集成、自主任务切换、高效推理及复合任务处理,提升模型灵活性和实用性。通过动态门控机制和前向加速策略,显著提高推理效率并降低内存占用,适用于多领域问答、多语言对话等场景。 AI项目与工具 2025年06月12日 72 点赞 0 评论 251 浏览
Llasa TTS Llasa TTS是基于LLaMA架构的开源文本转语音模型,支持高质量语音合成、情感表达和音色克隆。采用单层VQ编解码器和Transformer结构,具备多语言支持及长文本处理能力,适用于智能助手、有声读物、游戏娱乐等场景。模型提供不同参数规模版本,支持零样本学习,提升语音自然度和表现力。 AI项目与工具 2025年06月12日 71 点赞 0 评论 309 浏览
KTransformers KTransformers是一款由清华大学KVCache.AI团队与趋境科技联合开发的开源工具,用于提升大语言模型的推理性能并降低硬件门槛。它支持在24GB显卡上运行671B参数模型,利用MoE架构和异构计算策略实现高效推理,预处理速度达286 tokens/s,推理速度达14 tokens/s。项目提供灵活的模板框架,兼容多种模型,并通过量化和优化技术减少存储需求,适合个人、企业及研究场景使用。 AI项目与工具 2025年06月12日 21 点赞 0 评论 445 浏览
ENEL ENEL是一种无编码器架构的3D大型多模态模型,通过直接处理点云数据并结合LLM实现高效语义编码与几何结构理解。其核心技术包括LLM嵌入的语义编码和分层几何聚合策略,在3D对象分类、字幕生成和视觉问答等任务中表现出色,性能接近更大规模模型。该模型适用于工业自动化、虚拟现实及复杂3D结构分析等领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 53 点赞 0 评论 435 浏览
Sa2VA Sa2VA是由字节跳动联合多所高校开发的多模态大语言模型,结合SAM2与LLaVA技术,实现对图像和视频的密集、细粒度理解。它支持指代分割、视觉对话、视觉提示理解等多种任务,具备零样本推理能力和复杂场景下的高精度分割效果。适用于视频编辑、智能监控、机器人交互、内容创作及自动驾驶等多个领域。 AI项目与工具 2025年06月12日 66 点赞 0 评论 337 浏览