语言模型

SearchAgent

SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)研究人员开发的高效推理框架,旨在提升基于大型语言模型(LLM)的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术,显著提高系统吞吐量(1.3至3.4倍),降低延迟(降至原来的1/1.7至1/5),同时保持生成质量。该框架优化资源利用率,适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景,为复杂A

AxBench

AxBench是斯坦福大学推出的语言模型可解释性评估框架,支持概念检测与模型转向任务。它通过合成数据生成训练集,评估模型对特定概念的识别能力和干预后的表现。提供统一的评估平台,支持多种控制方法,如提示、微调和稀疏自编码器,并采用多维评分机制,适用于AI安全、伦理及内容生成等场景。

II

II-Agent 是一个开源的 Agent 框架,通过与大型语言模型(LLM)交互,简化和提升跨领域的工作流程。其核心功能包括研究与事实核查、内容生成、数据分析与可视化、软件开发、工作流自动化及问题解决等。具备动态上下文提示、智能 token 管理、规划与反思能力、多模态处理以及实时通信等功能。支持 CLI 和 WebSocket 接口,适用于智能客服、金融投顾、医疗诊断和教育辅导等多种场景。

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。

Tennr

Tennr是一款利用AI技术优化医疗文档处理的平台,核心为RaeLM™视觉语言模型,支持文档分类、信息提取、资格审核等功能,广泛应用于患者入院、转诊管理、保险索赔等场景,显著提高医疗服务效率并降低人力依赖。

Botnow

Botnow是一个基于大型语言模型(LLM)的AI智能体创作与分发平台,提供智能体编排、插件系统、工作流管理和知识库四大核心模块。该平台简化了AI智能体的开发和部署流程,支持开发者快速构建并发布智能体至第三方平台或集成至现有系统。Botnow适用于办公自动化、企业服务、智能营销、智能客服及金融行业等多个应用场景。 ---

Jamba

Jamba是由AI21 Labs开发的基于Mamba架构的生产级别大语言模型,结合了结构化状态空间模型(SSM)和传统Transformer架构,具备高吞吐量和低内存占用的特点。Jamba拥有256K的上下文窗口,适用于处理长文本序列,并且以开放权重的形式发布,遵循Apache 2.0开源许可。该模型主要用于研究领域,未来将推出更安全的版本。

M2UGen

M2UGen是由腾讯PCG ARC实验室与新加坡国立大学共同研发的一款多模态音乐理解和生成框架,支持从文本、图像、视频等多种模态输入生成相应音乐。它具有强大的音乐理解能力、灵活的音乐编辑功能以及多样化的应用场景,适用于音乐制作、影视配乐、音乐教育等多个领域。凭借其创新的技术架构和卓越的表现力,M2UGen已成为当前最优秀的多模态音乐生成工具之一。

Resume Matcher

Resume Matcher 是一个免费的开源项目,专门为开发者设计,以简化简历创建过程并加速求职搜索。

Agentic Reasoning

Agentic Reasoning是由牛津大学开发的增强大型语言模型推理能力的框架,通过整合外部工具(如网络搜索、代码执行和结构化记忆)解决复杂的多步骤推理问题。其核心在于动态调用代理,如Mind Map代理、网络搜索代理和代码代理,以提升推理效率与准确性。该框架在博士级科学推理和深度研究任务中表现优异,具备实时信息检索、逻辑关系组织和计算分析支持等功能,适用于学术、医学、金融等多个领域。