语言模型

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。

Vision Search Assistant

Vision Search Assistant (VSA) 是一种结合视觉语言模型与网络代理的框架,旨在提升模型对未知视觉内容的理解能力。它通过网络检索,使 VLMs 能够处理和回答有关未见图像的问题。VSA 在开放集和封闭集问答测试中表现出色,支持图像描述生成、网络知识搜索、协作生成等功能,可应用于图像识别、新闻分析、教育、电商和旅游等多个领域。

Self

Self-Taught Evaluators是一种无需人工标注数据的模型评估框架,通过自我训练方式增强大型语言模型(LLM)的评估能力。其核心在于利用LLM生成对比输出并进行迭代优化,显著提升了模型评估的准确性,达到了与顶级奖励模型相媲美的效果,广泛适用于语言模型开发、内容评估、教育科研以及技术支持等领域。

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。

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。

AndroidGen

AndroidGen 是一个基于大语言模型(LLM)的智能代理框架,专注于提升 Agent 在数据稀缺环境下的任务执行能力。它通过无监督方式收集用户操作轨迹并进行训练,结合 ExpSearch、ReflectPlan、AutoCheck 和 StepCritic 四个核心模块,增强任务规划、执行和评估能力。该框架在 AndroidWorld 和 AitW 基准测试中表现出色,适用于自动化任务处理、

ReasonGraph

ReasonGraph 是一个开源平台,用于可视化和分析大语言模型(LLM)的推理过程。它支持多种主流模型和推理方法,提供直观的图表展示和交互式功能,帮助用户理解 AI 思考逻辑、优化模型表现。模块化设计使其易于扩展,适用于学术研究、教育、开发等多个领域。

CAMPHOR

CAMPHOR是一款由苹果团队研发的端侧小型语言模型多智能体框架,通过在设备本地处理用户输入并进行个人上下文推理,实现了高效的隐私保护与快速响应。其分层架构包含高阶推理智能体和多个专家智能体,能够分解复杂任务、与设备工具交互并生成动态执行计划。此外,通过参数共享和提示压缩技术,大幅降低了模型资源需求。

AgentSquare

AgentSquare是一款由清华大学团队研发的模块化设计工具,专注于在大型语言模型代理的设计空间内实现高效搜索。其核心功能包括模块化设计、模块重组与进化、性能预测及自动化搜索等,通过标准化接口支持模块间无缝集成,广泛应用于客户服务、个人助理、教育、医疗及金融等多个领域,旨在提升智能体性能并降低推理成本。