语言模型

书生·万象InternVL 2.5

书生·万象InternVL 2.5是一款开源多模态大型语言模型,基于InternVL 2.0升级而来。它涵盖了从1B到78B不同规模的模型,支持多种应用场景,包括图像和视频分析、视觉问答、文档理解和信息检索等。InternVL 2.5在多模态理解基准上表现优异,性能超越部分商业模型,并通过链式思考技术提升多模态推理能力。

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。

HMoE

HMoE(混合异构专家模型)是腾讯混元团队提出的一种新型神经网络架构,旨在提升大型语言模型的性能和计算效率。通过引入不同规模的专家来处理不同复杂度的输入数据,HMoE增强了模型的专业化程度,并采用了新的训练目标和策略,如P-Penalty Loss,以提高参数利用率和计算效率。HMoE在多个预训练评估基准上表现出色,适用于自然语言处理、内容推荐、语音识别、图像和视频分析以及多模态学习等领域。

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。

E2B

E2B 是一款面向 AI 开发者的工具平台,专注于构建自动化云环境,支持多种大型语言模型和 AI 框架。它提供代码解释与执行、沙箱环境、多代理支持等功能,旨在助力开发者高效构建生产级 AI 应用程序,涵盖代码生成、推理和数据分析等领域。

LatentLM

LatentLM是一款由微软与清华大学合作开发的多模态生成模型,能够统一处理文本、图像、音频等多种数据类型。它基于变分自编码器(VAE)和因果Transformer架构,支持自回归生成与跨模态信息共享,特别擅长图像生成、多模态语言模型及文本到语音合成等任务,其提出的σ-VAE进一步提升了模型的鲁棒性。

提示精灵小富贵

一个旨在简化并增强为AI模型创建和优化提示词(Prompts)过程的开源项目,会帮你写Prompt提示词的GPTs应用。

SoulChat2.0

SoulChat2.0是一款基于大语言模型的心理咨询师数字孪生系统,能够模拟真实心理咨询师的语言风格和技术,提高大模型在实际应用场景中的表现。该模型通过少量真实咨询案例快速构建,支持心理咨询师的工作,并促进心理健康大模型领域的研究发展。其核心功能包括心理咨询师数字孪生建模、低成本高效建模、辅助心理咨询以及开源合作。

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。

Sana

SANA是一个由NVIDIA、麻省理工学院和清华大学共同研发的文本到图像生成框架,支持生成高达4096×4096分辨率的高清图像。它采用了深度压缩自编码器、线性扩散变换器(Linear DiT)和小型语言模型作为文本编码器,并通过优化的训练和采样策略提升了生成效率。SANA在模型大小和运行速度上具备显著优势,适合多种应用场景,包括艺术创作、游戏开发、广告设计和科学研究等。