语言模型

PsycoLLM

PsycoLLM是由合肥工业大学研发的中文心理大模型,基于高质量心理数据集训练,具备精准理解心理问题、多轮对话交互、情绪识别与支持、心理健康评估等功能。其技术融合了多步数据优化、监督微调和Transformer架构,适用于个人心理支持、心理咨询、教育及社区服务等场景,为心理健康领域提供专业、高效的技术解决方案。

LLM2LLM

LLM2LLM是一种基于教师-学生架构的迭代数据增强方法,通过生成针对性的合成数据提升语言模型在低数据量场景下的性能。该技术通过识别并强化模型预测错误的数据点,实现精准优化,同时控制数据质量和规模。适用于医学、法律、教育等数据稀缺领域,具有良好的可扩展性和实用性。

smoltalk

Smoltalk-Chinese 是 OpenCSG 开发的中文大型语言模型专用合成数据集,包含 70 多万条高质量数据,涵盖多种任务类型,如信息查询、编程、数学、创意写作等。数据通过先进模型生成并经过严格筛选和去重,确保多样性与质量,适用于模型微调和多场景应用,提升语言理解和生成能力。

REEF

REEF是一种用于大型语言模型的指纹识别技术,通过在训练中嵌入编码信息生成唯一“指纹”,实现高精度、低开销的模型识别。具备鲁棒性、兼容性强等特点,适用于版权保护、模型溯源、非法行为打击等场景,广泛应用于学术、商业和监管领域。

Jina Reader

Jina Reader是一款由Jina AI开发的开源工具,专注于将互联网上的HTML网页内容转换为适合大型语言模型处理的纯文本格式。它支持多种内容格式,具备流模式、JSON模式和Alt生成模式等功能,能够高效提取网页核心内容,去除冗余信息,并通过自然语言处理和动态内容处理技术提升文本质量和理解能力。Jina Reader适用于内容聚合、SEO优化、学术研究及个性化推荐等多个领域。

SAC

SAC-KG是一个基于大型语言模型(LLMs)的框架,用于自动化构建领域知识图谱。它包含生成器、验证器和剪枝器三大组件,能从原始语料库生成高精度的特定领域知识图谱,适用于医学、生物学等专业领域。SAC-KG支持大规模数据处理,其精度可达89.32%,显著优于现有方法。

SoulChat2.0

SoulChat2.0是一款基于大语言模型的心理咨询师数字孪生系统,能够模拟真实心理咨询师的语言风格和技术,提高大模型在实际应用场景中的表现。该模型通过少量真实咨询案例快速构建,支持心理咨询师的工作,并促进心理健康大模型领域的研究发展。其核心功能包括心理咨询师数字孪生建模、低成本高效建模、辅助心理咨询以及开源合作。

LangGraph

LangGraph 是一款基于图结构的 Agent 框架,专为构建状态化、多智能体系统设计,尤其适用于与大型语言模型(LLMs)协作的场景。其主要功能包括支持循环和条件逻辑、持久性状态管理、人工干预以及与 LangChain 的无缝集成。通过灵活的状态控制和条件边定义,LangGraph 能够高效支持复杂业务流程的自动化,同时具备强大的流式输出能力,广泛应用于客户服务、数据分析、业务流程优化和个性

SEMIKONG

SEMIKONG是一款针对半导体行业的大型语言模型,专注于解决制造与设计中的复杂问题。它通过整合专家知识、优化预训练流程及微调,实现了对刻蚀等领域的深刻理解,显著提升了半导体制造过程的效率和质量。此外,它还辅助IC设计、提供异常检测与预测性维护支持,并通过专家反馈循环持续改进模型性能,为行业带来了高效的解决方案。

AutoRAG

AutoRAG是一款由中科院相关机构研发的自主迭代检索模型,专为大型语言模型设计,通过多轮对话实现检索规划与查询细化,具备动态调整迭代次数、增强可解释性的特点。它在复杂任务处理方面表现出色,支持智能问答、学术研究、市场分析、在线教育及客户服务等多样化应用场景。 ---