模型

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。

TinyR1

TinyR1-Preview是由北京大学与360公司联合研发的32B参数推理模型,采用“分治-融合”策略,通过智能融合数学、编程、科学领域的子模型,实现高性能表现。其在数学领域(如AIME)表现优异,仅用5%参数量即可达到原版R1模型95%以上的性能。模型轻量且高效,适用于教育、科研、开发及企业等多种场景,具备良好的部署灵活性与实用性。

Time

Time-MoE是一种基于混合专家架构的时间序列预测模型,通过稀疏激活机制提高计算效率并降低成本。该模型支持任意长度的输入和输出,能够在多个领域实现高精度的时序预测。经过大规模数据集Time-300B的预训练,Time-MoE展现出卓越的泛化能力和多任务适应性,广泛应用于能源管理、金融预测、电商销量分析、气象预报以及交通规划等领域。

云合AI

基于百度文心4.0大模型,以及自身在产业服务领域深耕10年沉淀、打磨出的产业大数据,为产业办公人群提供专精学习、全球产业新闻、资讯以及办公提速工具。

Imaiger

Imaiger 是一种可让您搜索和生成由AI创建的图像和在线工具。您还可以使用 Imaiger 通过选择不同的样式、颜色和主题来创建自己的图像。

Satori

Satori是一款由MIT和哈佛大学等机构联合开发的7B参数大语言模型,专注于提升推理能力。其采用COAT机制和两阶段训练框架,结合强化学习优化模型性能,具备自回归搜索、数学推理、跨领域任务处理以及自我纠错等核心能力。Satori在数学和逻辑推理任务中表现突出,广泛应用于科研、教育、智能客服等多个领域,代码、数据和模型均已开源。

InvSR

InvSR是一款基于扩散模型逆过程开发的图像超分辨率工具,通过深度噪声预测器和灵活采样机制,从低分辨率图像恢复高质量高分辨率图像。它支持多种应用场景,包括文化遗产保护、视频监控、医疗成像及卫星影像分析,同时兼顾计算效率与性能表现。

阿帕斯大模型

阿帕斯大模型是APUS公司推出的以人工智能技术为核心的多模态大模型,它通过提供行业定制化的AI解决方案和创意工具,致力于帮助全球用户实现更优质的移动互联网使用体验和创造个性...

Step1X

Step1X-Edit 是由阶跃星辰团队推出的通用图像编辑框架,结合多模态大语言模型与扩散模型,支持多样化的图像编辑任务,如主体修改、背景更换、风格转换等。用户可通过自然语言指令进行操作,系统能精准理解并生成高质量图像。该工具基于大规模数据集训练,具备强大的真实场景适应能力,适用于创意设计、影视制作、社交媒体等多个领域。

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。