机器学习

COMET

COMET是字节跳动开发的Mixture-of-Experts(MoE)模型优化系统,通过细粒度计算-通信重叠技术和自适应负载分配机制,显著提升分布式训练效率。它在大规模模型中实现单层1.96倍、端到端1.71倍的加速,具备强鲁棒性与泛化能力,支持多种硬件环境和并行策略,核心代码已开源并可无缝集成至主流训练框架。

Gemini Embedding

Gemini Embedding 是 Google 推出的文本嵌入模型,能将文本转化为高维向量以捕捉语义和上下文信息。支持超过 100 种语言,具备高效的检索、分类、聚类和相似性检测能力。其支持长文本输入和灵活的维度调整,适用于多场景应用,如智能搜索、数据分析和自然语言处理。模型基于 Gemini 训练,具有优秀的语言理解能力。

GO

GO-1是智元机器人推出的首个通用具身基座模型,采用ViLLA架构,结合多模态大模型与混合专家系统,具备场景感知、动作理解和精细执行能力。支持小样本快速泛化、跨本体部署与持续进化,广泛应用于零售、制造、家庭及科研等领域,推动具身智能技术发展。

AppAgentX

AppAgentX是西湖大学开发的智能GUI代理框架,通过记忆和进化机制优化手机交互效率。它能自动归纳高效操作模式,减少重复计算,支持跨应用复杂任务。基于视觉识别,无需API即可通用操作,适用于自动化任务、智能助手、企业流程等领域。在多项测试中表现优异,为智能代理技术提供新思路。

Granite 3.2

Granite 3.2是IBM推出的开源多模态AI模型系列,具备强大的推理、视觉理解和预测能力。其核心功能包括链式推理、多模态融合、稀疏嵌入和时间序列预测,适用于复杂任务自动化、文档理解、安全监控等领域。Granite 3.2通过优化资源利用和安全性设计,提升了模型性能与实用性。

Chat2SVG

Chat2SVG 是一种基于大语言模型和图像扩散模型的文本到 SVG 生成工具,能够自动创建高质量矢量图形。通过多阶段处理流程,包括模板生成、细节增强和形状优化,确保图形在视觉质量和语义对齐方面达到较高标准。支持自然语言指令编辑,适用于设计原型、图标创作、教育演示及艺术创作等多种场景。

OmniAlign

OmniAlign-V是由多所高校联合开发的多模态大语言模型对齐数据集,包含约20万个多模态样本,涵盖自然图像和信息图表。其核心功能包括提供高质量训练数据、提升模型的开放式问答能力、增强推理与创造力,并支持模型持续优化。数据集通过图像筛选、任务设计及后处理优化确保数据质量,适用于多模态对话系统、图像辅助问答、创意生成等多个应用场景。

SpeciesNet

SpeciesNet 是 Google 开发的 AI 模型,用于识别相机陷阱图像中的动物物种,支持超过 2000 种标签分类,涵盖动物、分类群及非生物对象。基于 6500 万张图像训练,具备高效数据处理和跨场景识别能力,适用于野生动物监测、生物多样性研究及生态保护。模型开源,可在 GitHub 获取,支持开发人员部署与优化。

Fractal Generative Models

Fractal Generative Models 是一种基于分形架构的图像生成技术,通过递归调用“原子模块”实现逐像素生成高分辨率图像。该模型结合 Transformer 模块,采用分而治之策略,大幅提升计算效率。不仅适用于图像生成,还可扩展至分子结构、蛋白质等高维数据建模,具有广泛的应用潜力。

SepLLM

SepLLM是由香港大学与华为诺亚方舟实验室等机构联合开发的高效大语言模型框架,通过压缩段落信息和优化注意力机制,显著提升推理速度与计算效率。其支持处理超长序列(达400万标记),具备低KV缓存占用、高推理速度及多节点分布式训练能力。适用于长文本处理、流式应用、资源受限环境及多语言研究等多个场景,具有良好的部署灵活性和扩展性。