语言模型

BitsAI

BitsAI-CR是字节跳动推出的基于大型语言模型的自动化代码审查工具,采用两阶段处理流程提升审查精度。通过219条规则检测潜在问题,并结合“过时率”指标动态优化规则。支持多语言审查,可无缝集成到现有流程中,自动识别问题、生成评论并跟踪修改情况,提升代码质量与开发效率。

CoA

CoA是由谷歌开发的多智能体协作框架,用于解决大语言模型在处理长文本任务时的上下文限制问题。它将长文本分割成多个片段,由多个智能体依次处理并通过链式通信传递关键信息,最终由管理智能体整合生成结果。该框架无需额外训练,支持多种任务类型,如问答、摘要和代码补全,且具有高效性和可扩展性。其时间复杂度优化显著提升了处理长文本的效率。

Mistral Small 3

Mistral Small 3 是一款由 Mistral AI 推出的开源大语言模型,具备 240 亿参数,支持多语言处理,适用于低延迟场景。模型基于 Transformer 架构,支持长文本输入,具备高性能和本地部署能力。其可定制性强,适用于虚拟助手、客服系统、自动化任务及专业领域应用,如医疗和法律咨询。

Aligner

Aligner是由北京大学团队开发的大语言模型对齐工具,通过学习对齐答案与未对齐答案之间的差异来提升模型性能。采用自回归seq2seq结构,在Q-A-C数据集上训练,无需RLHF流程。具备高效、灵活、即插即用等特点,支持多模型兼容,提升模型帮助性和安全性。适用于多轮对话、价值观对齐及MoE架构优化等场景。

SpeechGPT 2.0

SpeechGPT 2.0-preview 是复旦大学 OpenMOSS 团队开发的拟人化实时交互系统,基于大量中文语音数据训练,支持低延迟、高自然度的语音与文本交互。具备情感控制、实时打断、多风格语音生成等功能,适用于智能助手、内容创作及无障碍通信等场景,技术上融合了语音-文本联合建模与多阶段训练策略,提升语音表现力与智能化水平。

VARGPT

VARGPT是一款多模态大语言模型,整合了视觉理解和生成任务于统一的自回归框架中。它通过next-token和next-scale预测机制,支持文本与图像的混合输入和输出,具备高效的视觉生成能力。模型采用三阶段训练策略,提升了在视觉问答、推理及图像生成任务中的表现。适用于多模态内容创作、指令到图像合成等场景。

Tarsier2

Tarsier2是字节跳动研发的大规模视觉语言模型,擅长生成高精度视频描述并在多项视频理解任务中表现优异。其核心技术包括大规模数据预训练、细粒度时间对齐微调以及直接偏好优化(DPO)。该模型在视频问答、定位、幻觉检测及具身问答等任务中均取得领先成绩,支持多语言处理,具有广泛的应用潜力。

WhisperKeyboard

WhisperKeyboard 是一款基于 OpenAI Whisper 技术的 AI 语音输入工具,支持多语言实时语音转文字,适用于写作、编程、会议记录等场景。具备离线识别、文本润色、多语言翻译和隐私保护等功能,兼容多平台,提升输入效率与文本质量。

WebWalker

WebWalker是阿里巴巴研发的AI工具,用于评估和优化大型语言模型在网页浏览任务中的表现。它通过多智能体框架、垂直探索策略及WebWalkerQA数据集,提升模型处理长上下文和多源信息的能力。支持多语言、多领域和多难度任务,适用于信息检索、数据分析和内容监控等场景,具备良好的适应性和可扩展性。

OmniManip

OmniManip是由北京大学与智元机器人联合实验室开发的通用机器人操作框架,结合视觉语言模型与三维操作技术,实现机器人在非结构化环境中的任务执行。其核心为以对象为中心的交互基元表示法,支持零样本泛化、跨平台部署及大规模仿真数据生成。通过双闭环系统设计与任务分解机制,提升操作精度与适应性,适用于日常操作、工业自动化及服务机器人等场景。