智能系统

Large Action Models

Large Action Models(LAMs)是微软开发的一种智能系统框架,专注于执行真实世界任务。它通过整合数据收集、模型训练、环境交互和评估等阶段,将语言理解转化为具体行动,提升了AI在自动化和增强人类能力方面的影响力。LAMs具备动态规划、自主执行和专业化训练等特点,广泛应用于办公自动化、智能家居管理、客户服务、电子商务等领域。 ---

EnerVerse

EnerVerse是由智元机器人团队开发的首个机器人4D世界模型,基于自回归扩散模型与稀疏记忆机制,实现未来具身空间的高效生成与动作规划。其核心技术包括逐块生成、时空注意力UNet结构、自由锚定视角(FAV)及Diffusion策略头,显著提升机器人在复杂任务中的表现。该模型已在自动驾驶、工业装配、医疗辅助等多个领域展现出广泛应用潜力。

Search

Search-o1是由中国人民大学和清华大学联合开发的AI工具,旨在提升大型推理模型在复杂任务中的表现。其核心在于结合RAG机制与Reason-in-Documents模块,实现动态知识检索与精炼处理,增强推理的准确性和连贯性。该工具在科研、数学、编程、问答等多个领域展现出广泛适用性,为构建更可靠的智能系统提供了新路径。

LaWGPT

LaWGPT 是南京大学研发的中文法律大语言模型,基于 LLaMA 进行二次预训练,融合大量法律知识,支持法律咨询、文书生成、司法考试辅助等功能。模型通过法律词表扩展、大规模语料训练及指令微调提升专业性,适用于法律研究、案件分析及政策研究等场景,助力法律行业智能化发展。

PlanGEN

PlanGEN 是谷歌研发的多智能体协作框架,用于解决复杂问题的规划与推理。它包含约束、验证和选择三大智能体,支持多智能体协作、约束引导、算法自适应选择等功能。提供四种实现方式,适用于不同复杂度任务,如日程安排、数学证明、自动驾驶等。具有模型不可知性,可与多种大语言模型结合,具备良好的可扩展性和灵活性。