计算

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。

Augmented Physics

Augmented Physics是一款基于人工智能的教育工具,旨在通过计算机视觉技术和多模态语言模型,将物理教科书中的静态图表转化为动态交互式模拟,帮助学生更好地理解物理概念。它支持多种仿真类型,包括光学、运动学和电路等,并提供动态可视化和动画效果,同时无需编程技能即可创建仿真。

InternVideo2.5

InternVideo2.5是一款由上海人工智能实验室联合多机构开发的视频多模态大模型,具备超长视频处理能力和细粒度时空感知。它支持目标跟踪、分割、视频问答等专业视觉任务,适用于视频检索、编辑、监控及自动驾驶等多个领域。模型通过多阶段训练和高效分布式系统实现高性能与低成本。

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。

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。

Casevo

Casevo是一款由中国传媒大学研发的开源社会传播模拟系统,结合大语言模型与多智能体技术,用于模拟人类认知、决策和社会交互,分析并预测社会传播现象。其模块化设计支持从场景设定到复杂社会网络建模的全流程仿真,适用于新闻传播、社会计算、公共政策等多个领域,助力研究者进行理论构建与策略优化,推动AI在社会科学中的应用发展。

InftyThink

InftyThink是一种创新的大模型推理范式,通过分段迭代和阶段性总结的方式,突破传统模型在长推理任务中的上下文窗口限制,显著降低计算复杂度并提升推理性能。它适用于数学问题求解、逻辑推理、代码生成、智能辅导及药物研发等多个领域,具备良好的工程可落地性和广泛的适用性。

知存科技

专注研发基于存算一体先进技术的人工智能芯片

SeedVR

SeedVR是由南洋理工大学与字节跳动联合开发的视频修复模型,采用移位窗口注意力机制和因果视频变分自编码器,实现高质量、高效率的视频修复。支持任意长度和分辨率的视频处理,生成具有真实感细节的修复结果,适用于影视修复、广告制作、监控视频优化等多个场景。其处理速度优于现有方法,具备良好的实用性与扩展性。

壁仞科技

致力于研发原创性的通用计算体系,建立高效的软硬件平台