模型

OSUM

OSUM是一款由西北工业大学研发的开源语音理解模型,结合Whisper编码器与Qwen2 LLM,支持语音识别、情感分析、说话者性别分类等多种任务。采用“ASR+X”多任务训练策略,提升模型泛化能力和稳定性。基于约5万小时语音数据训练,性能优异,适用于智能客服、教育、心理健康监测等多个领域。

文心百中

一款基于百度文心大模型推出的创新搜索产品,文心百中通过极简的框架设计和新一代语义向量搜索模式,实现了搜索效果与效率的双重突破,为企业和开发者提供了更加高效和便捷的搜索解决方案。

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。

CodeGeeX

CodeGeeX是一款基于大模型的全能的智能编程助手。它可以实现代码的生成与补全、自动添加注释、代码翻译以及智能问答等功能,能够帮助开发者显著提高工作效率。

QLIP

QLIP是一种基于二进制球形量化(BSQ)的视觉标记化方法,具备高质量图像重建和零样本图像理解能力。通过对比学习目标和两阶段训练策略,QLIP可作为视觉编码器或图像标记器,广泛应用于多模态任务,如文本到图像生成、图像到文本生成及多模态理解。其技术设计提升了模型的语义表达与训练效率,为统一多模态模型的开发提供了新思路。

广电运通望道大模型

广电运通望道大模型是一个多功能的人工智能平台,它通过集成的高级自然语言处理和数据分析能力,为用户提供了从文本分析到创意生成的一系列服务。

Finedefics

Finedefics是由北京大学彭宇新教授团队开发的细粒度多模态大模型,专注于提升多模态大语言模型在细粒度视觉识别任务中的表现。该模型通过引入对象的细粒度属性描述,结合对比学习方法,实现视觉对象与类别名称的精准对齐。在多个权威数据集上表现出色,准确率达76.84%。其应用场景涵盖生物多样性监测、智能交通、零售管理及工业检测等领域。

Nemotron

Nemotron-Mini-4B-Instruct是一款由英伟达开发的小型开源语言模型,针对角色扮演、检索增强生成(RAG)及函数调用任务进行了优化。模型基于Transformer架构,利用蒸馏、剪枝和量化技术提升运行效率与设备端适配能力,适用于实时交互场景,如游戏NPC对话或虚拟助手交互。其快速响应特性使其在客户服务、教育软件及内容创作领域也展现出巨大潜力。

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock是一款由AWS推出的完全托管型AI服务平台,集成了多家顶级AI公司的基础模型,支持企业通过单一API访问高性能模型。它提供了从基础模型接入、微调到代理构建的一系列功能,包括检索增强生成(RAG)、自动推理检查及多Agent协作等特性。此外,其模型蒸馏技术能够有效提升效率并降低运行成本,广泛适用于文本生成、虚拟助手、图像生成等多种应用场景。

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。