PaliGemma 2
PaliGemma 2是一款由Google DeepMind研发的视觉语言模型（VLM），结合了SigLIP-So400m视觉编码器与Gemma 2语言模型，支持多种分辨率的图像处理。该模型具备强大的知识迁移能力和出色的学术任务表现，在OCR、音乐乐谱识别以及医学图像报告生成等方面实现了技术突破。它能够处理多模态任务，包括图像字幕生成、视觉推理等，并支持量化和CPU推理以提高计算效率。
量化
StockMixer
StockMixer是一款由上海交通大学研发的股票价格预测工具，采用多层感知器（MLP）架构，通过指标混合、时间混合和股票混合三步处理股票数据，有效捕捉指标、时间和股票间的复杂关系。其主要功能包括预测股票价格趋势、优化投资组合及支持量化投资策略。凭借残差连接、层归一化及多尺度时间片段等技术手段，StockMixer在降低计算资源需求的情况下实现了卓越的预测性能。
Gemma 3 QAT
Gemma 3 QAT 是谷歌推出的开源 AI 模型，采用量化感知训练技术，在降低显存需求的同时保持高性能。它支持多模态任务，具备 128,000-token 长上下文处理能力，并可在消费级 GPU 和边缘设备上运行。适用于视觉问答、文档分析、长文本生成等场景，同时兼容多种推理框架，便于部署。
EfficientTAM
EfficientTAM是一款由Meta AI研发的轻量级视频对象分割与跟踪模型，基于非层次化Vision Transformer（ViT）构建，通过引入高效记忆模块显著降低了计算复杂度。它能够实现高质量的视频对象分割与多目标跟踪，同时保持较低的延迟和较小的模型尺寸，特别适用于移动设备上的实时视频处理。该模型已在多个视频分割基准测试中表现出色，并支持多种应用场景，包括移动视频编辑、视频监控、增强现
