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Agent Q

Agent Q

Agent Q是一种自监督代理推理和搜索框架，结合了引导式蒙特卡洛树搜索（MCTS）、AI自我批评及直接偏好优化（DPO）等技术。该框架通过迭代微调和基于人类反馈的强化学习进行自我改进，在网页导航和多步任务执行中表现优异。Agent Q的主要功能包括引导式搜索、自我批评、迭代微调、多步推理任务和零样本学习。它在电子商务、在线预订服务、软件开发、客户服务、数据分析和个性化推荐等领域具有广泛应用前景。
AI项目与工具 2025年06月12日
CosyVoice 2.0

CosyVoice 2.0

CosyVoice 2.0是一款基于深度学习的语音生成大模型，通过有限标量量化技术和新型架构设计，在发音准确性、音色一致性和韵律表达方面表现出色。其支持流式推理，延迟低至150ms，广泛应用于智能助手、有声读物、视频配音及语言学习等领域，同时具备多语言支持和情感控制等功能。
AI项目与工具 2025年06月12日
OLMo 2 32B

OLMo 2 32B

OLMo 2 32B 是由 Allen Institute for AI 推出的开源语言模型，拥有 320 亿参数，性能接近更大规模模型。它采用三阶段训练策略，结合预训练、中期训练和后训练，提升模型稳定性与任务适应性。模型支持多任务处理，涵盖自然语言处理、数学推理、编程辅助和内容创作等领域，并具备高效训练能力与低能耗优势。所有数据、代码和权重均开源，便于研究与开发。
AI项目与工具 2025年06月12日
NVLM

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。
AI项目与工具 2025年06月12日
奇妙问

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。
创作工具 1970年01月01日
SmolVLA

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。
AI项目与工具 2025年06月11日
LLaDA

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
AI项目与工具 2025年06月12日
SANA 1.5

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。
AI项目与工具 2025年06月12日
MSQA

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。
AI项目与工具 2025年06月12日
WarriorCoder

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。
AI项目与工具 2025年06月12日