模型训练
OLMo 2 32B
OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型，拥有 320 亿参数，性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略，结合预训练、中期训练和后训练，提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理，涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域，并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源，便于研究与开发。
商汤如影SenseAvatar
商汤如影作为商汤科技旗下的产品，展现了其在人工智能领域的深厚实力和创新能力。通过提供多功能的大模型服务，商汤如影有助于推动各行业的智能化升级，实现降本增效，促进创新。
Pixel Reasoner
Pixel Reasoner是由多所高校联合开发的视觉语言模型，通过像素空间推理增强对视觉信息的理解和分析能力。它支持直接对图像和视频进行操作，如放大区域或选择帧，以捕捉细节。采用两阶段训练方法，结合指令调优和好奇心驱动的强化学习，提升视觉推理性能。在多个基准测试中表现优异，适用于视觉问答、视频理解等任务，广泛应用于科研、教育、工业质检和内容创作等领域。
Qwen3 Embedding
Qwen3 Embedding 是基于 Qwen3 基础模型开发的文本表征、检索与排序专用模型，支持 119 种语言，参数规模从 0.6B 到 8B。它能够精准捕捉文本语义，支持多语言处理、高效检索和语义相关性排序，并可通过个性化优化提升用户体验。在 MTEB 等任务中表现优异，适用于智能搜索、推荐系统、问答系统和教育领域等场景。
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