推理

Vid2World

Vid2World是由清华大学和重庆大学联合开发的创新框架,能够将全序列、非因果的被动视频扩散模型(VDM)转换为自回归、交互式、动作条件化的世界模型。该模型基于视频扩散因果化和因果动作引导两大核心技术,解决了传统VDM在因果生成和动作条件化方面的不足。Vid2World支持高保真视频生成、动作条件化、自回归生成和因果推理,适用于机器人操作、游戏模拟等复杂环境,具有广泛的应用前景。

Agentic Object Detection

Agentic Object Detection是由吴恩达团队研发的新型目标检测技术,通过智能代理系统实现无需标注数据的目标识别。用户输入文字提示后,AI可精准定位图像中的目标及其属性,支持内在属性、上下文关系及动态状态的识别。该技术无需复杂训练流程,适用于装配验证、作物检测、医疗影像分析、危险物品识别和商品管理等多种场景,显著提升了检测效率和准确性。

Optima

Optima是一款由清华大学研发的框架,旨在通过迭代生成、排名、选择和训练过程,优化基于大型语言模型的多智能体系统。它不仅提高了通信效率和任务完成质量,还支持大规模复杂任务处理,同时集成了强化学习与蒙特卡洛树搜索技术以生成优质训练数据。Optima适用于信息不对称问答、复杂推理任务、软件开发等多个领域,具有高扩展性和低计算成本的特点。

MME

MME-CoT 是一个用于评估大型多模态模型链式思维推理能力的基准测试框架,涵盖数学、科学、OCR、逻辑、时空和一般场景六大领域,包含1,130个问题,每题均附关键推理步骤和图像描述。该框架引入推理质量、鲁棒性和效率三大评估指标,全面衡量模型推理能力,并揭示当前模型在反思机制和感知任务上的不足,为模型优化和研究提供重要参考。

360Zhinao2

360Zhinao2-7B是一款由360公司开发的大规模AI语言模型,具备强大的语言理解和生成能力,支持多语言交流和复杂的数学逻辑推理。其核心特性包括灵活的上下文处理、高效的训练技术和广泛的适用性,可应用于智能客服、教育辅助、内容创作和信息检索等多个领域。

Skywork R1V

Skywork R1V是昆仑万维推出的首个工业级多模态思维链推理模型,具备强大的视觉链式推理能力,可处理数学问题、科学现象分析、医学影像诊断等复杂任务。其技术基于文本推理能力的多模态迁移与混合式训练方法,在多项基准测试中表现优异。模型开源,适用于教育、医疗、科研、内容审核等多个领域,推动多模态人工智能的发展。

Spatial

Spatial-RAG是一种用于增强大型语言模型空间推理能力的框架,融合了稀疏空间检索与密集语义检索技术。它通过多目标优化策略平衡空间约束与语义相关性,生成准确、连贯的自然语言回答。该工具可应用于旅游推荐、智能导航、城市规划、地理问答和物流配送等多个领域,提升了空间数据处理的智能化水平。

START

START是由阿里巴巴集团与中科大联合研发的工具增强型推理模型,通过集成外部工具(如Python代码执行器)提升大型语言模型的推理能力。其核心在于“Hint-infer”和“Hint-RFT”技术,结合长链推理与工具调用,显著提高复杂数学、科学问题及编程任务的准确性和效率。该模型具备自我调试、多策略探索和自学习能力,适用于科研、教育、编程等多个领域,是首个开源的长链推理与工具集成模型。

从容大模型

从容大模型是云从科技推出的多模态AI模型,在国际评测中表现优异,具备视觉语言理解与推理能力。其核心技术包括多模态对齐、高效工程优化和原生多模态推理,支持复杂场景下的文本识别和开放域问答。该模型在医学健康、金融、制造、政务等多个领域实现规模化应用,助力智能化转型。

Kimina

Kimina-Prover是由月之暗面与Numina团队联合开发的大型数学定理证明模型,采用强化学习技术,在Lean 4语言中实现类人逻辑推理与严谨证明。其“形式化推理模式”结合非形式化推理与代码片段,提升解题效率。在miniF2F基准测试中达到80.7%准确率,显著优于现有模型。具备高样本效率与良好可扩展性,适用于科研、软件测试、算法验证等多个领域。1.5B和7B参数版本已开源。