语言模型

PaliGemma 2 mix

PaliGemma 2 Mix 是谷歌 DeepMind 推出的多任务视觉语言模型,支持图像描述、目标检测、OCR、文档理解等功能。模型提供多种参数规模和分辨率选项,适用于不同场景。其基于开源框架开发,易于扩展,可通过简单提示切换任务。适用于科学问题解答、文档分析、电商内容生成等多个领域。

通义代码模式

通义代码模式是一款基于大语言模型的AI工具,支持用户通过自然语言指令生成代码并实时预览结果。它适用于快速开发动态网页和交互式应用,涵盖前端页面生成、数据可视化、小游戏开发等多种功能。无论是开发者还是非专业人士,都能通过此工具轻松创建各类应用,降低开发门槛,提升效率。

Qwen2

Qwen2是由阿里云通义千问团队开发的大型语言模型系列,涵盖从0.5B到72B的不同规模版本。该系列模型在自然语言理解、代码编写、数学解题及多语言处理方面表现出色,尤其在Qwen2-72B模型上,其性能已超过Meta的Llama-3-70B。Qwen2支持最长128K tokens的上下文长度,并已在Hugging Face和ModelScope平台上开源。 ---

autoMate

autoMate是一款基于AI与RPA技术的本地化自动化工具,用户可通过自然语言描述任务,无需编程即可完成复杂操作。支持本地部署,确保数据安全,兼容主流大模型,具备智能学习能力。适用于数据处理、报告生成、邮件自动化、跨平台流程管理及日常任务调度等场景,提升工作效率并释放创造力。

RD

RD-Agent 是一款开源的自动化研究与开发工具,基于大语言模型和自主代理框架,专注于提升研发效率与质量。它支持从想法提出到实现的全流程自动化,具备智能决策支持、跨领域知识迁移和数据驱动创新等功能,广泛应用于金融量化、医疗数据分析、科研助理等领域,助力用户快速构建和优化模型。

JanusFlow

JanusFlow是一款集成了自回归语言模型与校正流技术的多模态AI模型,能够在单一框架内高效完成图像理解和生成任务。它通过解耦视觉编码器和表示对齐策略,显著提升了模型在视觉理解与图像生成上的表现,广泛应用于图像生成、多模态内容创作、视觉问答、图像理解和辅助设计等多个领域。

StarVector

StarVector 是一个开源多模态视觉语言模型,支持图像和文本到可编辑 SVG 文件的转换。采用多模态架构,结合图像编码与语言模型,生成结构紧凑、语义丰富的 SVG 内容。基于 SVG-Stack 数据集训练,适用于图标设计、艺术创作、数据可视化等多种场景,具备良好的性能和扩展性。

Takin AudioLLM

Takin AudioLLM是一套由喜马拉雅Everest团队研发的语音生成模型,包含文本转语音(Takin TTS)、音色转换(Takin VC)及声音风格变换(Takin Morphing)。它采用最新大型语言模型技术,可生成接近真人的高质量语音,并支持个性化定制与零样本学习。该工具广泛应用于有声书制作、虚拟助手、电影配音等领域,具有音色精准、风格多样等特点。

Wren AI

Wren AI 是一个开源的文本到 SQL 工具,基于自然语言处理技术,允许用户通过自然语言提问来执行数据库查询,无需编写 SQL 代码。它支持多种数据库和数据源,具有语义理解能力,能准确解析业务上下文并提供精确的结果。Wren AI 的核心功能包括语义引擎、向量数据库和大型语言模型,支持数据集成、安全性和结果导出,广泛应用于业务智能分析、数据探索、报告生成等领域。

LayerSkip

LayerSkip 是一种针对大型语言模型推理优化的技术,通过层 dropout 和早期退出损失机制,实现从早期层的精准退出,降低计算成本并提高解码效率。该方法结合自我推测解码技术,支持模型在早期层生成预测并通过后续层验证修正,广泛适用于文档摘要、编程任务、语义解析等自然语言处理任务,同时确保高精度与低延迟。