大型语言模型

SPAR

SPAR是一种自我博弈框架,专为增强大型语言模型的指令遵循能力设计。它通过生成者和完善者的角色互动,利用树搜索技术和迭代优化,提升模型的自我完善能力。实验显示,SPAR在多个基准测试中表现出色,适用于智能助手、客户服务、教育技术及医疗咨询等多个应用场景。

SEMIKONG

SEMIKONG是一款针对半导体行业的大型语言模型,专注于解决制造与设计中的复杂问题。它通过整合专家知识、优化预训练流程及微调,实现了对刻蚀等领域的深刻理解,显著提升了半导体制造过程的效率和质量。此外,它还辅助IC设计、提供异常检测与预测性维护支持,并通过专家反馈循环持续改进模型性能,为行业带来了高效的解决方案。

LangGraph

LangGraph 是一款基于图结构的 Agent 框架,专为构建状态化、多智能体系统设计,尤其适用于与大型语言模型(LLMs)协作的场景。其主要功能包括支持循环和条件逻辑、持久性状态管理、人工干预以及与 LangChain 的无缝集成。通过灵活的状态控制和条件边定义,LangGraph 能够高效支持复杂业务流程的自动化,同时具备强大的流式输出能力,广泛应用于客户服务、数据分析、业务流程优化和个性

SAC

SAC-KG是一个基于大型语言模型(LLMs)的框架,用于自动化构建领域知识图谱。它包含生成器、验证器和剪枝器三大组件,能从原始语料库生成高精度的特定领域知识图谱,适用于医学、生物学等专业领域。SAC-KG支持大规模数据处理,其精度可达89.32%,显著优于现有方法。

Jina Reader

Jina Reader是一款由Jina AI开发的开源工具,专注于将互联网上的HTML网页内容转换为适合大型语言模型处理的纯文本格式。它支持多种内容格式,具备流模式、JSON模式和Alt生成模式等功能,能够高效提取网页核心内容,去除冗余信息,并通过自然语言处理和动态内容处理技术提升文本质量和理解能力。Jina Reader适用于内容聚合、SEO优化、学术研究及个性化推荐等多个领域。

CHRONOS

CHRONOS是由上海交通大学与阿里巴巴集团联合开发的新闻时间线生成框架,基于大型语言模型(LLMs)实现开放域与封闭域的时间线构建。其核心机制包括迭代自问自答、问题重写与分而治之策略,能够高效处理信息过载与数据噪声,生成结构清晰、逻辑连贯的事件摘要。适用于新闻整理、金融分析、政府决策、教育研究及品牌宣传等多个领域。

Agent Laboratory

Agent Laboratory是由AMD与约翰·霍普金斯大学合作开发的基于大型语言模型的研究辅助工具,支持从文献综述到报告撰写的全流程科研任务。它具备实验设计、代码生成、结果分析等功能,并通过多代理协作和用户反馈机制提升研究质量。实验表明其可显著降低研究成本,适用于机器学习、生物医学等多个领域。

WebWalker

WebWalker是阿里巴巴研发的AI工具,用于评估和优化大型语言模型在网页浏览任务中的表现。它通过多智能体框架、垂直探索策略及WebWalkerQA数据集,提升模型处理长上下文和多源信息的能力。支持多语言、多领域和多难度任务,适用于信息检索、数据分析和内容监控等场景,具备良好的适应性和可扩展性。

BitsAI

BitsAI-CR是字节跳动推出的基于大型语言模型的自动化代码审查工具,采用两阶段处理流程提升审查精度。通过219条规则检测潜在问题,并结合“过时率”指标动态优化规则。支持多语言审查,可无缝集成到现有流程中,自动识别问题、生成评论并跟踪修改情况,提升代码质量与开发效率。

Goedel

Goedel-Prover是一款由多所高校联合开发的开源大型语言模型,专注于自动化数学问题的形式化证明生成。它通过将自然语言数学问题转化为形式语言(如Lean 4),生成准确且完整的证明过程。采用专家迭代方法持续优化模型性能,在多项基准测试中表现优异。该工具可应用于数学研究、教学、软件验证及AI算法验证等领域,具备强大的数学推理能力和广泛的应用前景。