模型优化

Stable Audio Open Small

Stable Audio Open Small 是由 Stability AI 与 Arm 联合开发的轻量级文本到音频生成模型,参数量降至 3.41 亿,适配移动设备和边缘计算场景。基于深度学习与模型压缩技术,支持快速生成音效、音乐片段等音频内容,适用于实时音频生成任务。具备高效运行、低功耗、多场景应用等特点,可用于音乐创作、游戏音效、视频配乐等领域。

ModernBERT

ModernBERT是一种基于Transformer架构的新型编码器-only模型,是对经典BERT模型的深度优化版本。它通过在大规模数据集上的训练,提升了对长上下文的理解能力,并在信息检索、文本分类、实体识别等多个自然语言处理任务中展现出卓越性能。此外,ModernBERT在速度和资源效率方面均有显著改进,适合应用于多个领域。

Stable Diffusion 3

Stable Diffusion 3 是一款由 Stability AI 开发的先进文本到图像生成模型,通过改进的文本渲染能力、多主题提示支持、可扩展的参数量、图像质量提升及先进的架构技术,实现了高质量和多样性的图像生成。该模型在图像生成和文本理解方面取得了显著进展,并通过 Diffusion Transformer 架构和 Flow Matching 技术提升了模型效率和图像质量。

DistilQwen2.5

DistilQwen2.5-R1 是阿里巴巴推出的基于知识蒸馏技术的轻量级深度推理模型,包含多种参数量级,适用于资源受限环境。它具备高效计算、深度推理和高度适应性,支持文本生成、机器翻译、客户服务等多种任务。通过双阶段训练和认知轨迹适配框架,提升了小模型的推理能力,性能优于同类开源模型。

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。

MHA2MLA

MHA2MLA是一种由多所高校与研究机构联合开发的数据高效微调方法,基于多头潜在注意力机制(MLA)优化Transformer模型的推理效率。通过Partial-RoPE和低秩近似技术,显著减少KV缓存内存占用,同时保持模型性能稳定。仅需少量数据即可完成微调,适用于边缘设备、长文本处理及模型迁移等场景,具备高兼容性和低资源消耗优势。

DanceGRPO

DanceGRPO 是由字节跳动与香港大学联合开发的视觉生成强化学习框架,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种任务,兼容多种生成模型与奖励机制。其通过强化学习优化生成过程,提升视觉内容质量与一致性,降低显存压力,提高训练效率与稳定性,适用于视频生成和多模态内容创作。

SWEET

SWEET-RL是Meta开发的多轮强化学习框架,专为提升大型语言模型在协作推理任务中的表现而设计。通过引入训练时的额外信息优化“批评者”模型,实现精准的信用分配与策略优化。在ColBench基准测试中,其在后端编程和前端设计任务中表现出色,成功率提升6%。适用于文本校对、社交媒体审核、广告合规等多种场景,具备高度的通用性和适应性。

MetaStone

MetaStone-L1-7B 是一款轻量级推理模型,具备强大的数学和代码推理能力,性能达到行业领先水平。基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 架构,采用 GRPO 训练方式,支持多种计算架构并具备高效的云原生部署能力。适用于数学解题、编程辅助、智能客服、内容创作等多个场景,具有广泛的应用价值。

Self

Self-Taught Evaluators是一种无需人工标注数据的模型评估框架,通过自我训练方式增强大型语言模型(LLM)的评估能力。其核心在于利用LLM生成对比输出并进行迭代优化,显著提升了模型评估的准确性,达到了与顶级奖励模型相媲美的效果,广泛适用于语言模型开发、内容评估、教育科研以及技术支持等领域。