Transformer
Bocha Semantic Reranker
Bocha Semantic Reranker是一款基于语义的排序模型，用于提升搜索和问答系统的准确性。它通过二次优化初步排序结果，评估查询与文档的语义相关性，并为文档分配语义得分。该工具支持多种语言模型，适用于搜索引擎优化、问答系统、推荐系统和智能客服等领域，旨在改善用户体验并提高系统效率。
Memory Layers
Memory Layers是一种由Meta研发的技术，通过引入可训练的键值查找机制，为模型增加了额外参数而不增加计算负担。它通过稀疏激活模式补充计算密集型前馈层，显著提升了模型在事实性任务中的表现，同时增强了模型的记忆与知识获取能力。Memory Layers的核心优势在于其高效的信息存储与检索机制，并且在问答、语言模型、推荐系统、知识图谱及对话系统等场景中具有广泛应用前景。
KTransformers
KTransformers是一款由清华大学KVCache.AI团队与趋境科技联合开发的开源工具，用于提升大语言模型的推理性能并降低硬件门槛。它支持在24GB显卡上运行671B参数模型，利用MoE架构和异构计算策略实现高效推理，预处理速度达286 tokens/s，推理速度达14 tokens/s。项目提供灵活的模板框架，兼容多种模型，并通过量化和优化技术减少存储需求，适合个人、企业及研究场景使用。
