模型优化

MiniCPM

MiniCPM-o 2.6 是一款高性能的多模态大模型,具备 8B 参数量,支持视觉、语音及多模态直播等多种功能。其在图像处理、语音识别和实时交互方面表现优异,采用高效的 token 技术提升推理速度,可在端侧设备上运行。支持多种语言和音色配置,适用于智能助手、内容创作、教育、客服和医疗等多个领域。

Open Code Reasoning

Open Code Reasoning(OCR)是英伟达推出的开源代码推理AI模型,基于Nemotron架构设计,支持多种编程语言。它具备代码生成、逻辑补全、多语言处理及高效推理能力,适用于代码优化、教育、测试等多个场景。OCR提供32B、14B和7B三种参数版本,满足不同计算需求,并与主流框架兼容,具有良好的扩展性。

Gemini

Gemini是Google DeepMind推出的全新AI模型,集成了多模态推理功能,超越了以往模型的性能,适用于科学文献洞察、竞争性编程等多种应用场景。

FastVLM

FastVLM是一款高效的视觉语言模型,采用FastViTHD混合视觉编码器,显著提升高分辨率图像处理速度并减少token数量。其在保持高性能的同时,降低了计算成本和模型复杂度。适用于视觉问答、图文匹配、文档理解、图像描述生成等多模态任务,具备良好的实用性和扩展性。

MNN

MNN是一个由阿里巴巴开源的轻量级深度学习推理框架,支持多种模型格式和网络结构,具备高性能、低内存占用及跨平台特性。它通过模型量化、计算图优化和异构计算等技术,在移动设备和嵌入式系统中实现高效推理。主要功能涵盖模型转换、硬件加速、内存优化及多模型支持,广泛应用于图像识别、语音处理、智能家居及工业检测等领域。

CAR

CAR(Certainty-based Adaptive Reasoning)是字节跳动联合复旦大学推出的自适应推理框架,旨在提升大型语言模型(LLM)和多模态大型语言模型(MLLM)的推理效率与准确性。该框架通过动态切换短答案和长形式推理,根据模型对答案的置信度(PPL)决定是否进行详细推理,从而在保证准确性的同时节省计算资源。CAR适用于视觉问答(VQA)、关键信息提取(KIE)等任务,在数学

PaperBench

PaperBench是OpenAI开发的AI智能体评测基准,用于评估其复现顶级机器学习论文的能力。它涵盖从理解论文、编写代码到执行实验的全流程,具备8316个评分节点和自动评分系统。支持多种智能体配置,提供标准化测试环境,适用于模型优化、学术验证及教育实践等领域,推动AI研究的标准化发展。

Lemon Slice Live

Lemon Slice Live 是一款基于扩散变换器模型(DiT)的实时视频聊天工具,可将图片转化为可互动的动画角色,支持多语言和实时对话。通过优化模型提升流畅度与响应速度,适用于娱乐、教育、营销等多种场景,结合语音识别、文本生成等技术,提供完整的交互体验。

MultiBooth

MultiBooth是一种由多所高校和研究机构联合开发的多概念图像生成工具,能够根据文本提示生成包含多个指定概念的高质量图像。其核心技术包括单概念学习和多概念整合,采用多模态编码器、自适应归一化和区域定制化模块,实现高效、精准的图像生成。支持插件式架构,具备良好的扩展性和灵活性,适用于创意设计、广告、教育、电商及科研等多个领域。

OlympicArena

OlympicArena是由多所高校与研究机构联合开发的多学科认知推理基准测试框架,包含11,163道国际奥赛双语题目,覆盖数学、物理、化学、生物、地理、天文学和计算机科学等7大领域。该平台通过答案级与过程级评估,全面衡量AI模型的逻辑与视觉推理能力,支持多模态输入并具备数据泄漏检测机制,适用于AI模型评估、训练优化、教育辅助及科研应用。