推理

VideoWorld

VideoWorld是由北京交通大学、中国科学技术大学与字节跳动合作开发的深度生成模型,能够通过未标注视频数据学习复杂知识,包括规则、推理和规划能力。其核心技术包括自回归视频生成、潜在动态模型(LDM)和逆动态模型(IDM),支持长期推理和跨环境泛化。该模型在围棋和机器人控制任务中表现优异,且具备向自动驾驶、智能监控等场景扩展的潜力。

子曰

子曰-o1是网易有道推出的国内首款支持分步式讲解的推理模型,采用14B参数轻量化设计,适配消费级显卡,在低显存设备上运行稳定。通过思维链技术模拟人类思考过程,输出详细解题步骤,特别适合教育场景,如K12数学教学和AI学习辅助。其具备强逻辑推理能力和自我纠错机制,支持启发式学习,提升用户理解与自主学习能力。

TeleAI

TeleAI-t1-preview是中国电信人工智能研究院开发的复杂推理大模型,具有强大的数学与逻辑推理能力。它在多项国际评测中表现优异,尤其在数学竞赛和古籍解析方面表现突出。模型融合了强化学习与思考范式,支持从文言文到现代汉语的数学题解析,并具备策略推理与单位换算等功能。该模型即将上线天翼AI开放平台,未来将在教育、科研等领域广泛应用。

CoA

CoA是由谷歌开发的多智能体协作框架,用于解决大语言模型在处理长文本任务时的上下文限制问题。它将长文本分割成多个片段,由多个智能体依次处理并通过链式通信传递关键信息,最终由管理智能体整合生成结果。该框架无需额外训练,支持多种任务类型,如问答、摘要和代码补全,且具有高效性和可扩展性。其时间复杂度优化显著提升了处理长文本的效率。

node

Node-DeepResearch 是一款基于 Gemini 语言模型和 Jina Reader 的开源 AI 智能体,支持持续搜索、多步推理和复杂问题处理。用户可通过 Web Server API 实时获取查询进度,适用于文献综述、市场调研、新闻报道等多种场景。项目具备灵活性和可扩展性,适合研究人员和开发者使用。

Open Deep Research

Open Deep Research 是一个开源 AI 智能体,支持多语言模型和 Firecrawl 数据提取,用于执行复杂的研究任务。它提供统一 API 和 Next.js 框架,具备实时数据处理、结构化信息提取及多维度分析能力,适用于文献综述、行业分析、投资研究等场景。

s1

S1是由斯坦福大学和华盛顿大学联合开发的低成本、高性能AI推理模型,采用知识蒸馏技术从大型模型中提取推理能力。通过1000个高质量问题训练,成本低于50美元,训练时间短于30分钟。S1在数学和编程领域表现卓越,支持测试时扩展技术以优化推理效果,并已在GitHub开源,适用于科学问题解决、智能辅导、自动问答等多种场景。

LIMO

LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法,通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”,即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中,复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异,且数据使用效率极高,仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。

SANA 1.5

SANA 1.5是由英伟达联合多所高校研发的高效线性扩散变换器,专用于文本到图像生成任务。其核心优势包括高效的训练扩展、模型深度剪枝、推理时扩展等技术,能够在不同计算预算下灵活调整模型性能。支持多语言输入,并具备开源特性,适用于创意设计、影视制作、教育等多个领域。实验表明,其生成质量接近行业领先水平,同时显著降低计算成本。

Lumina

Lumina-Image 2.0 是一款开源图像生成模型,基于扩散模型与 Transformer 架构,具有 26 亿参数。它能根据文本描述生成高质量、多风格的图像,支持中英文提示词,并具备强大的复杂提示理解能力。模型支持多种推理求解器,适用于艺术创作、摄影风格图像生成及逻辑推理场景,兼具高效性和灵活性。