推理

rStar

rStar-Math是由微软亚洲研究院研发的数学推理工具,采用蒙特卡洛树搜索(MCTS)驱动的深度思考机制,使小型语言模型在数学推理方面达到或超越大型模型水平。通过代码增强的推理轨迹生成、过程偏好模型(PPM)训练和四轮自我进化策略,显著提升了模型的准确率与自我反思能力。该工具已在多个数学基准测试中取得优异成绩,适用于教育、科研、金融、工程和数据分析等多个领域。

TigerGPT

一个基于 OpenAI、DeepSeek-R1的深度推理AI投资助手,为投资者提供智能化的投资决策支持。

OpenEMMA

OpenEMMA是一个开源的端到端自动驾驶多模态模型框架,基于预训练的多模态大型语言模型(MLLMs),能够处理视觉数据和复杂驾驶场景的推理任务。它通过链式思维推理机制提升轨迹规划和感知任务性能,并集成了优化的YOLO模型以提高3D边界框预测的准确性。此外,OpenEMMA支持人类可读的输出,适用于多种驾驶环境,包括城市道路、高速公路、夜间及复杂天气条件下的驾驶。

Profiling Data

Profiling Data是DeepSeek开发的开源性能分析工具,基于PyTorch Profiler收集程序运行数据,用于优化深度学习模型的训练和推理效率。它支持可视化分析,可定位性能瓶颈、分析资源利用情况、优化通信策略,并适用于分布式系统调优。通过提供详细的运行指标,帮助开发者提升计算与通信效率,实现更高效的系统性能。

日日新融合大模型

日日新融合大模型(SenseNova)是商汤科技推出的多模态AI系统,支持文本、图像、视频等多种数据的融合处理,具备强大的深度推理与多模态分析能力。该模型在多个权威评测中表现优异,广泛应用于自动驾驶、视频交互、办公教育、金融、园区管理及工业制造等领域,提升了多场景下的智能化水平。

MHA2MLA

MHA2MLA是一种由多所高校与研究机构联合开发的数据高效微调方法,基于多头潜在注意力机制(MLA)优化Transformer模型的推理效率。通过Partial-RoPE和低秩近似技术,显著减少KV缓存内存占用,同时保持模型性能稳定。仅需少量数据即可完成微调,适用于边缘设备、长文本处理及模型迁移等场景,具备高兼容性和低资源消耗优势。

DistilQwen2.5

DistilQwen2.5-R1 是阿里巴巴推出的基于知识蒸馏技术的轻量级深度推理模型,包含多种参数量级,适用于资源受限环境。它具备高效计算、深度推理和高度适应性,支持文本生成、机器翻译、客户服务等多种任务。通过双阶段训练和认知轨迹适配框架,提升了小模型的推理能力,性能优于同类开源模型。

揽睿星舟

揽睿星舟是一款由翼方健数自主研发的云端AI训推一体化算力平台,提供高性能GPU计算资源、开箱即用的训练与推理环境、丰富的AI工具链及预训练模型,支持多机多卡分布式训练和隐私安全计算,旨在解决AI协作中的安全信任问题并加速AI价值的释放。它包含推理服务、工作空间、星舟API、镜像社区、应用版与专业版等多种功能和服务,适用于模型训练、推理、大模型API服务、隐私安全计算及数据集共享等多个应用场景。

E2B

E2B 是一款面向 AI 开发者的工具平台,专注于构建自动化云环境,支持多种大型语言模型和 AI 框架。它提供代码解释与执行、沙箱环境、多代理支持等功能,旨在助力开发者高效构建生产级 AI 应用程序,涵盖代码生成、推理和数据分析等领域。

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock是一款由AWS推出的完全托管型AI服务平台,集成了多家顶级AI公司的基础模型,支持企业通过单一API访问高性能模型。它提供了从基础模型接入、微调到代理构建的一系列功能,包括检索增强生成(RAG)、自动推理检查及多Agent协作等特性。此外,其模型蒸馏技术能够有效提升效率并降低运行成本,广泛适用于文本生成、虚拟助手、图像生成等多种应用场景。