推理

R1

R1-Onevision 是一款基于 Qwen2.5-VL 微调的开源多模态大语言模型,擅长处理图像与文本信息,具备强大的视觉推理能力。它在数学、科学、图像理解等领域表现优异,支持多模态融合与复杂逻辑推理。模型采用形式化语言和强化学习技术,提升推理准确性与可解释性,适用于科研、教育、医疗及自动驾驶等场景。

k0

k0-math是一款基于强化学习和思维链推理技术的新一代数学推理模型,由月之暗面推出。它在多个数学基准测试中表现出色,特别是在中考、高考、考研及竞赛级数学题库中的成绩超越了OpenAI的o1-mini和o1-preview模型。k0-math具备深入思考、规划解题思路以及自我反思优化的能力,适用于教育辅导、在线教育平台、竞赛培训、学术研究及自动化测试与评分等多个场景。

Sa2VA

Sa2VA是由字节跳动联合多所高校开发的多模态大语言模型,结合SAM2与LLaVA技术,实现对图像和视频的密集、细粒度理解。它支持指代分割、视觉对话、视觉提示理解等多种任务,具备零样本推理能力和复杂场景下的高精度分割效果。适用于视频编辑、智能监控、机器人交互、内容创作及自动驾驶等多个领域。

法信法律基座大模型

法信法律基座大模型是一款基于深度学习技术的国家级法律AI基础设施,整合万亿级法律数据,具备法律语义理解、逻辑推理、内容生成等功能。它已在审判辅助、行政执法、公共法律服务等多个场景中落地应用,有效提升法律工作的智能化水平。

Infinity

Infinity-MM是智源研究院发布的千万级多模态指令数据集,包含4300万条样本,涵盖视觉问答、文字识别、文档分析及数学推理等多领域任务。它通过严格的筛选和去重保证数据质量,并采用合成数据生成技术扩展数据集规模。基于此数据集,智源研究院训练出了20亿参数的Aquila-VL-2B模型,在多项基准测试中表现出色,推动了多模态AI领域的研究与发展。

Torch

Torch-MLU 是一个开源的 PyTorch 扩展插件,支持开发者将寒武纪 MLU 系列智能加速卡作为 PyTorch 的加速后端。它实现了对 PyTorch 的原生支持,使开发者能够无缝地将基于 GPU 的深度学习模型迁移到 MLU 硬件上,显著提高模型的训练和推理效率。此外,Torch-MLU 还支持自动混合精度训练,通过优化计算图等技术,进一步提升了模型的执行效率。

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。

赤兔Chitu

Chitu(赤兔)是清华大学与清程极智联合开发的高性能大模型推理引擎,支持多种GPU及国产芯片,打破对特定硬件的依赖。其具备全场景部署能力,支持低延迟、高吞吐、小显存优化,并在性能上优于部分国外框架。适用于金融风控、智能客服、医疗诊断、交通优化和科研等领域,提供高效、稳定的推理解决方案。

Amodal3R

Amodal3R 是一种基于条件的 3D 生成模型,能够从部分遮挡的 2D 图像中重建完整的 3D 模型。通过引入掩码加权多头交叉注意力机制和遮挡感知注意力层,提升了遮挡场景下的重建精度。该模型仅使用合成数据训练,却能在真实场景中表现出色,具有较强的泛化能力。广泛应用于 AR/VR、机器人视觉、自动驾驶及 3D 资产创建等领域。

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。