机器学习

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

MHA2MLA

MHA2MLA是一种由多所高校与研究机构联合开发的数据高效微调方法,基于多头潜在注意力机制(MLA)优化Transformer模型的推理效率。通过Partial-RoPE和低秩近似技术,显著减少KV缓存内存占用,同时保持模型性能稳定。仅需少量数据即可完成微调,适用于边缘设备、长文本处理及模型迁移等场景,具备高兼容性和低资源消耗优势。

PP

PP-DocBee是百度飞桨推出的多模态文档理解模型,基于ViT+MLP+LLM架构,支持文字、表格、图表等多类型文档内容的精准识别与解析。具备高效的推理性能和高质量输出,适用于文档问答、信息提取等场景,支持灵活部署,为文档处理提供智能化解决方案。

TokenSwift

TokenSwift是由北京通用人工智能研究院开发的超长文本生成加速框架,可在90分钟内生成10万Token文本,效率较传统模型提升3倍,且保持输出质量。其核心优势包括多Token并行生成、动态KV缓存管理、上下文惩罚机制等技术,支持多种模型架构。适用于内容创作、智能客服、学术研究及编程辅助等场景。