大型语言模型

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。

LightEval

LightEval是一款由Hugging Face开发的轻量级AI评估工具,旨在评估大型语言模型。它支持多设备运行,包括CPU、GPU和TPU,具备多任务处理能力和自定义评估功能。LightEval与Hugging Face的生态系统集成,便于模型管理和共享。适用于企业、科研人员及教育机构。

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。

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。

Reflection 70B

Reflection 70B是一款基于Meta的Llama 3.1 70B Instruct构建的开源AI大模型,采用“Reflection-Tuning”技术,能够在生成最终回答前检测并纠正错误,显著提高输出的准确性。该模型特别适用于需要高精度推理的任务,并具备出色的零样本推理能力。用户可以通过引入特殊token,以更结构化的方式与模型交互。此外,Reflection 70B支持通过Huggin

CleanS2S

CleanS2S是一款流式语音到语音交互智能体原型,通过集成自动语音识别(ASR)、大型语言模型(LLM)、文本到语音(TTS)以及WebSockets等技术,提供高质量、实时的语音交互体验。它支持全双工交互和打断功能,可整合网络搜索和RAG模型以增强回答能力,适用于客户服务、智能家居控制、教育辅助、健康咨询及车载系统等多个领域。

Ultravox

Ultravox 是一种多模态大型语言模型(LLM),能够直接处理文本和语音输入,无需额外的语音识别步骤。其核心技术包括多模态投影器,用于将音频数据转换为高维空间表示,显著提升语音理解和处理效率。该模型支持实时语音对话、多语言扩展及领域特定知识的学习,适用于智能客服、虚拟助手、语言学习、实时翻译及教育等领域。

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。

Reflection AI

Reflection AI是一个零代码AI Agent开发平台,用户可以创建个性化的AI聊天机器人,模仿真人的沟通风格。该平台基于生成式AI技术,尤其是大型语言模型(LLMs),允许用户通过个人数据训练AI,使其能够以独特方式进行交流。主要功能包括个性化AI Agent创建、快速部署、学习和适应、自定义和微调以及多渠道集成。应用场景广泛,涵盖客户服务、个人助理、社交媒体管理、教育和医疗咨询等领域。

Arctic

Arctic是一款由云计算公司Snowflake的AI研究团队开发的高效且开源的企业级大型语言模型,拥有480亿参数。该模型采用混合专家模型(MoE)架构,结合了密集变换器(Dense Transformer)和128个专家的特点。Arctic在成本效益、训练效率和推理效率方面具有显著优势,特别适用于企业任务,例如SQL生成、编程和指令遵循。模型基于Apache 2.0许可发布,用户可以自由使用和