推理

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。

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。

WarriorCoder

WarriorCoder是由华南理工大学与微软联合开发的代码生成大语言模型,采用专家对抗机制生成高质量训练数据,无需依赖专有模型或数据集。它具备代码生成、优化、调试、推理及多语言支持等功能,在代码生成、库使用等任务中达到SOTA性能,适用于自动化开发、教育辅助及跨语言转换等场景。模型通过Elo评分系统和裁判评估确保训练数据质量,提升泛化能力与多样性。

MSQA

MSQA是一个包含251,000个问答对的大规模多模态情境推理数据集,支持文本、图像和点云等多种数据形式,旨在提升具身AI在三维场景中的理解与推理能力。通过设计MSQA和MSNN两个基准测试任务,该工具不仅能够评估模型性能,还能促进具身AI和3D场景理解领域的研究进展。同时,它为开发更强大的情境推理模型提供了丰富的预训练资源。

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。

LLaDA

LLaDA是一款基于扩散模型框架的新型大型语言模型,由中国人民大学高瓴AI学院与蚂蚁集团联合开发。它通过正向掩蔽和反向恢复机制建模文本分布,采用Transformer作为掩蔽预测器,优化似然下界提升生成效果。LLaDA在上下文学习、指令遵循和双向推理方面表现突出,尤其在反转推理任务中克服了传统自回归模型的局限。其8B参数版本在多项基准测试中表现优异,适用于多轮对话、文本生成、代码生成、数学推理和语

SmolVLA

SmolVLA是Hugging Face开源的轻量级视觉-语言-行动(VLA)模型,专为经济高效的机器人设计。拥有4.5亿参数,可在CPU上运行,单个消费级GPU即可训练,适合在MacBook上部署。它能够处理多模态输入,生成动作序列,并通过异步推理提高控制效率。适用于物体抓取、家务劳动、货物搬运和机器人教育等场景。

奇妙问

奇妙问平台通过提供一站式的交互数字人解决方案,帮助企业在不同行业场景下实现数字化转型,提升服务效率和客户满意度。

NVLM

NVLM是NVIDIA研发的多模态大型语言模型,涵盖图像理解、语言理解、跨模态融合、图像描述生成、视觉推理及多模态翻译等功能。它具备多种架构(NVLM-D、NVLM-X、NVLM-H),并采用动态高分辨率输入、1-D平铺标签设计及多模态预训练与微调技术,广泛应用于图像描述、视觉问答、文档理解、多模态搜索及辅助驾驶等领域。