Embodied Reasoner
Embodied Reasoner是由多家科研机构联合开发的具身交互推理模型，通过视觉搜索、推理与行动协同完成复杂任务。采用模仿学习、自我探索和自我修正三阶段训练方法，生成多样化思考过程，提升任务规划效率。在长时序任务中表现优异，减少重复搜索和逻辑错误。适用于智能家居、仓储物流、医疗辅助等多个场景，具备多模态交互和强推理能力。
AI模型
VideoRefer
VideoRefer是由浙江大学与阿里达摩院联合开发的视频对象感知与推理系统，基于增强型视频大型语言模型，实现对视频中对象的细粒度理解与分析。其核心包括大规模视频数据集、多功能空间-时间编码器和全面评估基准，支持对象识别、关系分析、推理预测及多模态交互等功能，适用于视频剪辑、教育、安防、机器人控制和电商等多个领域。
Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash 是 Google 推出的高性能 AI 模型，具备低延迟、高效率及推理能力，适用于代码生成、智能代理和复杂任务处理。其优化设计降低了计算成本，适合大规模部署。该模型基于 Transformer 架构，结合推理机制和模型压缩技术，提升了响应速度与准确性，广泛应用于智能开发、内容生成和实时交互等领域。
PaperBrain
PaperBrain一个免费的供您访问和理解研究论文的平台。有了论文摘要和直接的 pdf 链接，您再也不用为繁琐的下载而烦恼了。
Absolute Zero
Absolute Zero是由清华大学LeapLab团队联合多家机构研发的新型语言模型推理训练方法，采用自我生成任务并自主解决的机制，实现无需人工标注数据的自我进化学习。模型通过与环境交互获取反馈，持续优化推理能力，支持归纳、演绎和溯因等多种推理模式。其核心在于推动模型从依赖人类监督转向环境反馈驱动，具备跨领域泛化能力和零数据训练特性，适用于通用人工智能、代码生成、数学推理等多个应用场景。
Meta Motivo
Meta Motivo是一款由Meta公司研发的人工智能模型，专为提高元宇宙中虚拟人形智能体的真实性和自然性而设计。通过无监督强化学习算法，Meta Motivo实现了对全身动作的有效控制，支持零样本学习、多任务泛化以及行为模仿等功能。其核心优势在于将状态、动作和奖励统一映射至潜在空间，显著增强了元宇宙体验的真实感。此外，该模型还适用于机器人控制、虚拟助手、游戏动画等多个应用场景。
