Micro LLAMA
Micro LLAMA 是一款基于简化版 Llama 3 模型的教学工具，通过约 180 行代码实现 8B 参数的最小化模型，支持自注意力机制和前馈神经网络。它提供 Jupyter 笔记本和 Conda 环境配置指南，帮助用户轻松学习和实验，特别适用于学术教学、研究开发和个人学习。
大型语言模型
书生·万象InternVL 2.5
书生·万象InternVL 2.5是一款开源多模态大型语言模型，基于InternVL 2.0升级而来。它涵盖了从1B到78B不同规模的模型，支持多种应用场景，包括图像和视频分析、视觉问答、文档理解和信息检索等。InternVL 2.5在多模态理解基准上表现优异，性能超越部分商业模型，并通过链式思考技术提升多模态推理能力。
Large Action Models
Large Action Models（LAMs）是微软开发的一种智能系统框架，专注于执行真实世界任务。它通过整合数据收集、模型训练、环境交互和评估等阶段，将语言理解转化为具体行动，提升了AI在自动化和增强人类能力方面的影响力。LAMs具备动态规划、自主执行和专业化训练等特点，广泛应用于办公自动化、智能家居管理、客户服务、电子商务等领域。
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FACTS Grounding
FACTS Grounding是一款由谷歌DeepMind研发的基准测试工具，专门用于评估大型语言模型在生成事实准确文本方面的能力。它通过设置包含多个领域的复杂任务，要求模型基于长文档生成响应，并采用两阶段评估流程验证事实准确性及避免“幻觉”。FACTS Grounding不仅支持信息检索与问答，还能应用于内容摘要生成、文档改写以及客户服务等领域，为模型提供全面而可靠的性能评估。
AISmartCube
AISmartCube是一个低代码平台，专为简化AI工具开发与业务流程自动化设计。它支持无代码构建AI工具，集成多种功能节点（如LLMs、图像处理、数据抓取等），并提供AI助手及共享知识库服务。该平台适用于自动化工作流、客户服务、内容创作、市场分析以及个性化推荐等多个领域。
