语言模型

DeepCoder

DeepCoder-14B-Preview 是一款基于 Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B 微调的开源代码生成模型,采用分布式强化学习技术,在 LiveCodeBench 基准上达到 60.6% 准确率。支持多语言代码生成、问题解决、补全优化、测试生成等功能,适用于开发、教育、竞赛等多个场景。项目提供完整训练数据与优化方案,推动 RL 在 LLM 中的应用。

WeClone

WeClone是一款基于聊天记录创建数字分身的AI工具,通过微调大语言模型生成个性化风格的数字分身,并支持绑定到微信、QQ、Telegram等平台。它提供聊天记录预处理、语音克隆、隐私保护和本地化部署等功能,确保数据安全。用户可灵活配置模型,应用于个人助理、内容创作、情感陪伴等多个场景。

SimpleQA

SimpleQA是OpenAI开发的一个基准测试工具,用于评估大型语言模型在回答简短、事实性问题时的表现。它包含4326个问题,每个问题都有唯一的正确答案,并通过严格的验证流程确保质量。SimpleQA不仅能够测试模型的事实性回答能力,还能衡量其自我认知水平和校准能力,广泛应用于模型开发、学术研究及教育工具等领域。

MiniMax 大语言模型

它基于海量中文数据训练而成,拥有超过1000亿个参数,能够处理上百TB的文本数据。

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。

Mistral Large

Mistral Large是Mistral AI开发的一款先进的大型语言模型,具备出色的多语言推理能力和强大的上下文理解能力。它在多个基准测试中表现出色,尤其是在多语言处理、推理和知识、数学与编程方面。Mistral Large支持多语言处理,并且能精确遵循指令,还支持函数调用,便于与开发者工具集集成。此外,该模型可通过Azure AI Studio和Azure Machine Learning平

LLaVA

LLaVA-OneVision是字节跳动开发的开源多模态AI模型,主要功能包括多模态理解、任务迁移、跨场景能力、开源贡献及高性能。该模型采用多模态架构,集成了视觉和语言信息,通过Siglip视觉编码器和Qwen-2语言模型,实现高效特征映射和任务迁移学习。广泛应用于图像和视频分析、内容创作辅助、聊天机器人、教育和培训以及安全监控等领域。

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。

VideoAgent

VideoAgent是一款基于自改进机制的视频生成系统,结合图像观察与语言指令生成机器人控制视频计划。它采用自我条件一致性方法优化视频质量,通过预训练视觉-语言模型反馈和实际执行数据的收集,持续提升生成效果,减少幻觉内容并提高任务成功率。VideoAgent在模拟环境中有优异表现,并已应用于机器人控制、模拟训练、教育研究、游戏开发以及电影制作等领域,展现出广泛的应用潜力。

GTA

GTA是一项由上海交通大学与上海AI实验室合作研发的基准测试,专注于评估大型语言模型在真实世界环境中的工具调用能力。它包含229个精心设计的问题,涉及多个领域,并通过多模态输入输出和细粒度评估指标,全面衡量模型的工具使用效率与准确性。GTA可应用于智能助理开发、多模态交互、自动化客户服务、教育及科研等多个领域,助力提升人工智能系统的综合性能。