模型

TPO

TPO(Test-Time Preference Optimization)是一种在推理阶段优化语言模型输出的框架,通过将奖励模型反馈转化为文本形式,实现对模型输出的动态调整。该方法无需更新模型参数,即可提升模型在多个基准测试中的性能,尤其在指令遵循、偏好对齐、安全性和数学推理等方面效果显著。TPO具备高效、轻量、可扩展的特点,适用于多种实际应用场景。

TinyR1

TinyR1-Preview是由北京大学与360公司联合研发的32B参数推理模型,采用“分治-融合”策略,通过智能融合数学、编程、科学领域的子模型,实现高性能表现。其在数学领域(如AIME)表现优异,仅用5%参数量即可达到原版R1模型95%以上的性能。模型轻量且高效,适用于教育、科研、开发及企业等多种场景,具备良好的部署灵活性与实用性。

Time

Time-MoE是一种基于混合专家架构的时间序列预测模型,通过稀疏激活机制提高计算效率并降低成本。该模型支持任意长度的输入和输出,能够在多个领域实现高精度的时序预测。经过大规模数据集Time-300B的预训练,Time-MoE展现出卓越的泛化能力和多任务适应性,广泛应用于能源管理、金融预测、电商销量分析、气象预报以及交通规划等领域。

云合AI

基于百度文心4.0大模型,以及自身在产业服务领域深耕10年沉淀、打磨出的产业大数据,为产业办公人群提供专精学习、全球产业新闻、资讯以及办公提速工具。

ScreenAI

ScreenAI是一款专为理解和处理用户界面(UI)及信息图表而设计的AI视觉语言模型。它能够识别和理解UI元素及其相互关系,并生成与屏幕UI元素相关的文本,如问题回答、UI导航指令和内容摘要。ScreenAI通过多模态编码器结合视觉和语言信息,并采用自回归解码器生成自然语言响应。此外,ScreenAI还能适应不同屏幕格式,提供精确的UI导航和内容摘要功能。

Imaiger

Imaiger 是一种可让您搜索和生成由AI创建的图像和在线工具。您还可以使用 Imaiger 通过选择不同的样式、颜色和主题来创建自己的图像。

InstantID

InstantID 是一种基于扩散模型的图像生成技术,专注于实现零次(zero-shot)身份保留(Identity-Preserving)的个性化图像合成。该技术允许用户仅使用一张面部图像,在多种风格中生成个性化的图像,同时确保高保真度。其主要功能包括个性化图像合成、身份特征保留、风格迁移、新视角合成、身份插值和多身份合成。InstantID 兼容预训练模型,无需额外微调即可实现灵活的图像生成。

NoteLLM

NoteLLM 是一款基于多模态大型语言模型的笔记推荐框架,支持文本与图像信息的融合处理。通过自动生成标签、压缩嵌入、对比学习和指令微调等技术,提升推荐准确性与相关性。其升级版 NoteLLM-2 引入多模态上下文学习与晚期融合机制,增强视觉信息处理能力,适用于个性化推荐、冷启动优化及内容创作辅助等场景。

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。

Consensus

Consensus 是一款基于人工智能技术的学术搜索引擎,整合了大型语言模型和向量搜索技术,能够高效检索和理解超过两亿篇同行评审的科学文献。它具备快速搜索、AI 生成摘要、Consensus Meter 和证据支持答案等功能,有效减少误导信息传播,增强信息可信度。适用于学术研究、文献综述、医学研究、教育等领域,助力用户高效获取科学知识并做出数据驱动型决策。