多模态模型
HuggingSnap
HuggingSnap 是一款基于 Hugging Face 的 AI 助手应用,采用轻量级多模态模型 SmolVLM2,支持图像、视频和文本的本地处理与生成。具备即时视觉描述、多语言文字识别与翻译、隐私保护等功能,适用于旅行、日常辅助、医疗及零售等场景,确保用户数据安全。
SpeechGPT 2.0
SpeechGPT 2.0-preview 是复旦大学 OpenMOSS 团队开发的拟人化实时交互系统,基于大量中文语音数据训练,支持低延迟、高自然度的语音与文本交互。具备情感控制、实时打断、多风格语音生成等功能,适用于智能助手、内容创作及无障碍通信等场景,技术上融合了语音-文本联合建模与多阶段训练策略,提升语音表现力与智能化水平。
AddressCLIP
AddressCLIP 是一种基于 CLIP 技术的端到端图像地理定位模型,由中科院自动化所与阿里云联合开发。它通过图像与地址文本对齐和地理匹配技术,实现街道级别的精确定位,无需依赖 GPS。模型在多个数据集上表现优异,适用于城市管理、社交媒体、旅游导航等多个场景,具备良好的灵活性和多模态结合潜力。
