大型语言模型

Agentic Reasoning

Agentic Reasoning是由牛津大学开发的增强大型语言模型推理能力的框架,通过整合外部工具(如网络搜索、代码执行和结构化记忆)解决复杂的多步骤推理问题。其核心在于动态调用代理,如Mind Map代理、网络搜索代理和代码代理,以提升推理效率与准确性。该框架在博士级科学推理和深度研究任务中表现优异,具备实时信息检索、逻辑关系组织和计算分析支持等功能,适用于学术、医学、金融等多个领域。

MeteoRA

MeteoRA是一种基于LoRA和混合专家架构的多任务嵌入框架,用于大型语言模型。它支持多任务适配器集成、自主任务切换、高效推理及复合任务处理,提升模型灵活性和实用性。通过动态门控机制和前向加速策略,显著提高推理效率并降低内存占用,适用于多领域问答、多语言对话等场景。

autoMate

autoMate是一款基于AI与RPA技术的本地化自动化工具,用户可通过自然语言描述任务,无需编程即可完成复杂操作。支持本地部署,确保数据安全,兼容主流大模型,具备智能学习能力。适用于数据处理、报告生成、邮件自动化、跨平台流程管理及日常任务调度等场景,提升工作效率并释放创造力。

FoxBrain

FoxBrain是由鸿海研究院推出的大型语言模型,基于Meta Llama 3.1架构,拥有70B参数,专注于数学与逻辑推理领域。其采用高效训练策略,结合高质量中文数据与Adaptive Reasoning Reflection技术,提升推理能力。FoxBrain适用于智能制造、智慧教育、智能办公等多个场景,支持数据分析、代码生成、文书协作等功能,具备较强的上下文处理能力和稳定性。

FinGPT

FinGPT是一款面向金融领域的开源大语言模型,基于自然语言处理技术,支持情感分析、关系提取、标题分类和命名实体识别等多种金融任务。它采用端到端框架,结合低秩适配(LoRA)和基于股价的强化学习(RLSP),实现高效的数据处理与模型优化。适用于投资分析、市场研究、量化交易等多个场景,具备多语言支持和实时数据分析能力,为金融决策提供智能化解决方案。

Ai2 PaperFinder

Ai2 PaperFinder 是由艾伦人工智能研究所开发的基于大型语言模型的学术文献检索工具,支持多领域精准搜索,具备语义驱动、多Agent协同、引用网络分析等功能,能自动规划关键词、挖掘小众文献,助力研究人员快速获取高质量学术成果。

SWEET

SWEET-RL是Meta开发的多轮强化学习框架,专为提升大型语言模型在协作推理任务中的表现而设计。通过引入训练时的额外信息优化“批评者”模型,实现精准的信用分配与策略优化。在ColBench基准测试中,其在后端编程和前端设计任务中表现出色,成功率提升6%。适用于文本校对、社交媒体审核、广告合规等多种场景,具备高度的通用性和适应性。

DeepCoder

DeepCoder-14B-Preview 是一款基于 Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B 微调的开源代码生成模型,采用分布式强化学习技术,在 LiveCodeBench 基准上达到 60.6% 准确率。支持多语言代码生成、问题解决、补全优化、测试生成等功能,适用于开发、教育、竞赛等多个场景。项目提供完整训练数据与优化方案,推动 RL 在 LLM 中的应用。

LocAgent

LocAgent是一款由多所高校联合开发的代码定位工具,通过构建代码库的图结构并结合大语言模型进行多跳推理,帮助开发者快速找到需修改的代码片段。支持多种开发任务,如错误修复、功能添加和性能优化,具备高效的搜索与定位能力,适用于大规模代码维护场景。

ChatTS

ChatTS-14B 是一款由字节跳动开发的大型语言模型,专为时间序列数据的理解与推理设计,具备 140 亿参数规模。通过合成数据对齐技术提升任务表现,支持自然语言交互,可应用于金融、气象、工业、医疗和运维等多个场景,提供数据分析、预测与诊断功能。模型已开源,便于开发者使用和扩展。