模型

Bamba

Bamba-9B是一种基于Mamba2架构的解码型语言模型,专注于提升大型语言模型的推理效率,尤其擅长处理长文本。它通过恒定的KV-cache设计解决了内存带宽瓶颈问题,并在多个开源平台上得到支持。Bamba-9B不仅具有高效的吞吐量和低延迟的特点,还支持模型量化及长上下文长度扩展,适用于多种应用场景,包括机器翻译、智能客服、内容推荐、自动摘要和社会媒体监控等。

FoxBrain

FoxBrain是由鸿海研究院推出的大型语言模型,基于Meta Llama 3.1架构,拥有70B参数,专注于数学与逻辑推理领域。其采用高效训练策略,结合高质量中文数据与Adaptive Reasoning Reflection技术,提升推理能力。FoxBrain适用于智能制造、智慧教育、智能办公等多个场景,支持数据分析、代码生成、文书协作等功能,具备较强的上下文处理能力和稳定性。

Micro LLAMA

Micro LLAMA 是一款基于简化版 Llama 3 模型的教学工具,通过约 180 行代码实现 8B 参数的最小化模型,支持自注意力机制和前馈神经网络。它提供 Jupyter 笔记本和 Conda 环境配置指南,帮助用户轻松学习和实验,特别适用于学术教学、研究开发和个人学习。

华知大模型

由同方知网与华为强强联合打造的华知大模型,是一款针对知识服务和科研领域,以权威性和可信度为突出特点的内容平台。

UniVG

百度公司推出的视频生成模型,能够以文本和图像的任意组合作为输入条件进行视频生成。

Zamba2

Zamba2-7B是一款由Zyphra公司开发的小型语言模型,具有高效的推理速度和低内存占用的特点。它在图像描述任务中表现出色,适用于边缘设备和消费级GPU。Zamba2-7B通过创新的混合架构和技术优化,提供了卓越的语言理解和生成能力,同时支持多种应用场景,如移动应用开发、智能家居设备、在线客服系统、内容创作以及教育工具等。

HybridRAG

HybridRAG是一种结合了检索增强生成模型的混合架构,通过检索系统和生成模型的协同工作,生成更准确和丰富的输出。其主要功能包括信息检索、上下文理解、知识融合和生成能力。HybridRAG适用于多种自然语言处理任务,如问答系统、文本摘要和对话生成,能够利用大量外部知识提高生成内容的质量和相关性。

DianJin

DianJin-R1是由阿里云与苏州大学联合开发的金融领域推理增强型大模型,基于CFLUE、FinQA和CCC等高质量数据集训练,通过监督微调和强化学习优化,提升金融任务的推理能力。模型支持结构化输出,具备高效推理与低计算成本优势,在合规检查、金融问答、考试辅助等领域表现优异,适用于多种金融应用场景。

Motion Anything

Motion Anything 是一款由多所高校与企业联合研发的多模态运动生成框架,可基于文本、音乐或两者结合生成高质量人类运动。其核心在于基于注意力的掩码建模和跨模态对齐技术,实现对运动序列的精细控制与动态优先级调整。该工具支持影视动画、VR/AR、游戏开发、人机交互及教育等多个应用场景,并配套提供 Text-Music-Dance (TMD) 数据集,推动多模态运动生成技术的发展。

IMAGPose

IMAGPose是由南京理工大学开发的统一条件框架,用于人体姿态引导的图像生成。其核心功能包括多场景适应、细节与语义融合、灵活对齐及全局一致性保障。通过FLC、ILC和CVA模块,解决了传统方法在生成多样姿态图像时的局限性,适用于虚拟现实、影视制作、电商展示等多个领域。